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Fine-tuning machine-learned particle-flow reconstruction for new detector geometries in future colliders
要約 We demonstrate transfer learning capa … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
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A Step Toward Interpretability: Smearing the Likelihood
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Communicating Likelihoods with Normalising Flows
要約 マシンラーニングベースのワークフローを提示して、そのサンプルから未使用の可 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
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Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey
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Unsupervised Particle Tracking with Neuromorphic Computing
要約 スパイク時間依存の可塑性ルールを使用して、遅延とシナプス重みの監視されてい … 続きを読む
Particle Trajectory Representation Learning with Masked Point Modeling
要約 効果的な自己教師付き学習（SSL）技術は、表現学習のための大規模データセッ … 続きを読む
DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods
要約 このペーパーでは、深層学習 (DL) 技術によって強化されたスキャナー パ … 続きを読む
FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition
要約 FAIR Universe — HiggsML Uncerta … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
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Physics Instrument Design with Reinforcement Learning
要約 勾配ベースの機器最適化手法の代替として、物理機器の設計に強化学習 (RL) … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-ex, physics.ins-det
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Loss function to optimise signal significance in particle physics
要約 素粒子物理学で使用される有意性メトリックを直接最適化するために、代理損失を … 続きを読む