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J-GLOBAL ID：202002218124956058   整理番号：20A2150280

粒子物理学分析のための強化ソーティングネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Reinforced sorting networks for particle physics analyses

著者 (3件)： Erdmann Martin (RWTH Aachen University) ,  Fischer Benjamin (RWTH Aachen University) ,  Noll Dennis (RWTH Aachen University)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1525  号： 1  ページ： 012098 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子物理学における深層学習アーキテクチャは,それらの入力変数の次数に強く依存していることが多い。入力オブジェクトをソーティングするためのネットワークとデータ解析のためのその後のネットワークからなる2段階深層学習アーキテクチャを提示した。ソーティングネットワーク(エージェント)は,解析ネットワーク(環境)からのフィードバックを用いた強化学習を通して訓練される。最適次数は環境に依存し,教師なし手法でエージェントによって学習される。したがって,2段階システムは,前もって物理学者に知られていない最適解を選ぶことができる。著者らは,トップクォーク対関連Higgsボソン生産における信号とバックグラウンド分離への新しいアプローチとその適用を提示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *ソーティング ,  データ解析 ,  tクォーク ,  Higgsボソン ,  計算機アーキテクチャ ,  エージェント ,  強化学習
準シソーラス用語： 最適解 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物理学 ,  分析 ,  強化 ,  ソーティング