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J-GLOBAL ID：202002264948885883   整理番号：20A0748957

粒子雲によるジェット標識【JST・京大機械翻訳】

Jet tagging via particle clouds

著者 (2件)： Qu Huilin (Department of Physics, University of California, Santa Barbara, California 93106, USA) ,  Gouskos Loukas (CERN, CH-1211 Geneva 23, Switzerland)
資料名： Physical Review. D  (Physical Review. D)
巻： 101  号： 5  ページ： 056019  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0748A  ISSN： 2470-0010  CODEN： PRVDAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジェットを表現する方法は,ジェット物理学に関する機械学習の中心にある。点雲の概念に触発されて,著者らは,効果的に「粒子雲」の構成粒子の非秩序化集合として噴流を考慮する新しいアプローチを提案した。このような噴流の粒子雲表現は,噴流の生情報を組み込むのに効率的であり,また,置換対称性を明示的に考慮している。粒子雲表現に基づいて,著者らは,ジェット標識化問題に対する動的グラフ畳込みニューラルネットワークを用いたカスタマイズされたニューラルネットワークアーキテクチャであるParteNetを提案した。2つの代表的なジェットタグ付けベンチマークに関する最先端の性能を達成し,既存の方法よりも大幅に改善された。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ベンチマーク ,  カスタム化 ,  機械学習 ,  標識法 ,  対称性
準シソーラス用語： タグ付 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ハドロンによって引き起されるその他の反応  (BF03100U) ,  仮説粒子とその他の素粒子  (BF04050V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雲 ,  ジェット ,  標識