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Folded Context Condensation in Path Integral Formalism for Infinite Context Transformers
要約 この作業では、パス積分形式のフレームワーク内でコアメカニズムを再解釈するこ … 続きを読む
Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics
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カテゴリー: cs.AI, cs.LG, hep-ph, hep-th, physics.comp-ph
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Learning symmetries in datasets
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Learnable cut flow
要約 ニューラルネットワークは、高エネルギー物理学のタスクの強力なパラダイムとし … 続きを読む
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
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
Folded Context Condensation in Path Integral Formalism for Infinite Context Transformers
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Fast Bayesian Inference for Neutrino Non-Standard Interactions at Dark Matter Direct Detection Experiments
要約 多次元パラメータースペースは、一般に標準モデルを超える物理理論で発生します … 続きを読む
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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