「hep-ex」カテゴリーアーカイブ

Fine-tuning machine-learned particle-flow reconstruction for new detector geometries in future colliders

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 We demonstrate transfer learning capa … 続きを読む →

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A Step Toward Interpretability: Smearing the Likelihood

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 粒子物理学における機械学習アーキテクチャの解釈可能性の問題には、合意された … 続きを読む →

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Communicating Likelihoods with Normalising Flows

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

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 →

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Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 現在、機械学習（ML）と専門分野であるディープラーニング（DL）を組み込む … 続きを読む →

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Unsupervised Particle Tracking with Neuromorphic Computing

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

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 →

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Particle Trajectory Representation Learning with Masked Point Modeling

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

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 →

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DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

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 →

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FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition

投稿日: 2024年12月19日 作成者: jarxiv

要約 FAIR Universe — HiggsML Uncerta … 続きを読む →

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Physics Instrument Design with Reinforcement Learning

投稿日: 2024年12月16日 作成者: jarxiv

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 →

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Loss function to optimise signal significance in particle physics

投稿日: 2024年12月13日 作成者: jarxiv

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 →

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