-
最近の投稿
- Cosmos-Transfer1: Conditional World Generation with Adaptive Multimodal Control
- VizFlyt: Perception-centric Pedagogical Framework For Autonomous Aerial Robots
- Emotion estimation from video footage with LSTM
- FUSION: Frequency-guided Underwater Spatial Image recOnstructioN
- Plan-and-Act using Large Language Models for Interactive Agreement
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36042) cs.CL (27267) cs.CR (2746) cs.CV (41886) cs.LG (41010) cs.RO (21266) cs.SY (3212) eess.IV (4914) eess.SY (3206) stat.ML (5374)
「hep-ph」カテゴリーアーカイブ
Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics
要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.data-an, stat.ML
Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics はコメントを受け付けていません
Image Classification in High-Energy Physics: A Comprehensive Survey of Applications to Jet Analysis
要約 現在、高エネルギー物理学 (HEP) の分野では、実験研究と現象学的研究の … 続きを読む
The NFLikelihood: an unsupervised DNNLikelihood from Normalizing Flows
要約 我々は、参考文献 [1] で提案された DNNLikelihood の正規 … 続きを読む
Quantum Vision Transformers for Quark-Gluon Classification
要約 我々は、アテンションメカニズムと多層パーセプトロンの両方に変分量子回路を統 … 続きを読む
Calo-VQ: Vector-Quantized Two-Stage Generative Model in Calorimeter Simulation
要約 ベクトル量子化変分オートエンコーダ (VQ-VAE) を適用して、熱量計検 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.ins-det
Calo-VQ: Vector-Quantized Two-Stage Generative Model in Calorimeter Simulation はコメントを受け付けていません
The Landscape of Unfolding with Machine Learning
要約 機械学習による最近のイノベーションにより、ビニングを行わずにデータを展開し … 続きを読む
Full Event Particle-Level Unfolding with Variable-Length Latent Variational Diffusion
要約 素粒子物理学実験によって実行される測定では、相互作用の観察に使用される検出 … 続きを読む
PCN: A Deep Learning Approach to Jet Tagging Utilizing Novel Graph Construction Methods and Chebyshev Graph Convolutions
要約 ジェットのタグ付けは、高エネルギー物理学実験における分類問題であり、粒子衝 … 続きを読む
One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch
要約 シミュレートされたイベントは、ほぼすべての高エネルギー物理解析における重要 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch はコメントを受け付けていません
Improving the performance of weak supervision searches using transfer and meta-learning
要約 弱監視探索は原理的に、実験データで学習でき、特徴的な信号特性を学習できると … 続きを読む