-
最近の投稿
- Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions
- Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks
- A Dynamic, Ordinal Gaussian Process Item Response Theoretic Model
- Solving the Paint Shop Problem with Flexible Management of Multi-Lane Buffers Using Reinforcement Learning and Action Masking
- MiLo: Efficient Quantized MoE Inference with Mixture of Low-Rank Compensators
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36107) cs.CL (27319) cs.CR (2749) cs.CV (41949) cs.LG (41080) cs.RO (21304) cs.SY (3219) eess.IV (4921) eess.SY (3213) stat.ML (5380)
「hep-ex」カテゴリーアーカイブ
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い代替手段として生成サロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows はコメントを受け付けていません
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません
Anomalies, Representations, and Self-Supervision
要約 対照学習を使用した密度ベースの異常検出のための自己教師あり手法を開発し、C … 続きを読む
CaloQVAE : Simulating high-energy particle-calorimeter interactions using hybrid quantum-classical generative models
要約 大型ハドロン衝突型加速器の高光度時代には、衝突事象の解析において大きな計算 … 続きを読む
Investigating Resource-efficient Neutron/Gamma Classification ML Models Targeting eFPGAs
要約 ここ数年、素粒子および原子核物理学のコミュニティから、ハードウェアでの機械 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, physics.ins-det
Investigating Resource-efficient Neutron/Gamma Classification ML Models Targeting eFPGAs はコメントを受け付けていません
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません
Locality-Sensitive Hashing-Based Efficient Point Transformer with Applications in High-Energy Physics
要約 この研究では、高エネルギー物理学 (HEP) や天体物理学などの科学分野に … 続きを読む
Generative Diffusion Models for Fast Simulations of Particle Collisions at CERN
要約 高エネルギー物理学シミュレーションは、CERN の大型ハドロン衝突型加速器 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, hep-ex, physics.data-an
Generative Diffusion Models for Fast Simulations of Particle Collisions at CERN はコメントを受け付けていません
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる、計算効率の高い生成的サロゲートモデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows はコメントを受け付けていません
Novel Approaches for ML-Assisted Particle Track Reconstruction and Hit Clustering
要約 軌道の再構築は高エネルギー物理学 (HEP) の重要な側面であり、主要な実 … 続きを読む