MicroBooNEにおけるイベント再構成のためのスパース畳込みニューラルネットワークによる意味セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

MicroBooNE collaboration; Abratenko P.; Alrashed M.; An R.; Anthony J.; Asaadi J.; Ashkenazi A.; Balasubramanian S.; Baller B.; Barnes C.; Barr G.; Basque V.; Bathe-Peters L.; Rodrigues O. Benevides; Berkman S.; Bhanderi A.; Bhat A.; Bishai M.; Blake A.; Bolton T.; Camilleri L.; Caratelli D.; Terrazas I. Caro; Fernandez R. Castillo; Cavanna F.; Cerati G.; Chen Y.; Church E.; Cianci D.; Conrad J. M.; Convery M.; Cooper-Troendle L.; Crespo-Anadon J. I.; Del Tutto M.; Dennis S. R.; Devitt D.; Diurba R.; Dorrill R.; Duffy K.; Dytman S.; Eberly B.; Ereditato A.; Evans J. J.; Aguirre G. A. Fiorentini; Fitzpatrick R. S.; Fleming B. T.; Foppiani N.; Franco D.; Furmanski A. P.; Garcia-Gamez D.; Gardiner S.; Ge G.; Gollapinni S.; Goodwin O.; Gramellini E.; Green P.; Greenlee H.; Gu W.; Guenette R.; Guzowski P.; Hagaman L.; Hall E.; Hamilton P.; Hen O.; Horton-Smith G. A.; Hourlier A.; Itay R.; James C.; de Vries J. Jan; Ji X.; Jiang L.; Jo J. H.; Johnson R. A.; Jwa Y. J.; Kamp N.; Kaneshige N.; Karagiorgi G.; Ketchum W.; Kirby B.; Kirby M.; Kobilarcik T.; Kreslo I.; LaZur R.; Lepetic I.; Li K.; Li Y.; Littlejohn B. R.; Louis W. C.; Luo X.; Marchionni A.; Mariani C.; Marsden D.; Marshall J.; Martin-Albo J.; Caicedo D. A. Martinez; Mason K.; Mastbaum A.; McConkey N.; Meddage V.; Mettler T.; Miller K.; Mills J.; Mistry K.; Mohayai T.; Mogan A.; Moon J.; Mooney M.; Moor A. F.; Moore C. D.; Lepin L. Mora; Mousseau J.; Murphy M.; Naples D.; Navrer-Agasson A.; Neely R. K.; Nienaber P.; Nowak J.; Palamara O.; Paolone V.; Papadopoulou A.; Papavassiliou V.; Pate S. F.; Paudel A.; Pavlovic Z.; Piasetzky E.; Ponce-Pinto I.; Prince S.; Qian X.; Raaf J. L.; Radeka V.; Rafique A.; Reggiani-Guzzo M.; Ren L.; Rochester L.; Rondon J. Rodriguez; Rogers H. E.; Rosenberg M.; Ross-Lonergan M.; Russell B.; Scanavini G.; Schmitz D. W.; Schukraft A.; Seligman W.; Shaevitz M. H.; Sharankova R.; Sinclair J.; Smith A.; Snider E. L.; Soderberg M.; Soldner-Rembold S.; Soleti S. R.; Spentzouris P.; Spitz J.; Stancari M.; John J. St.; Strauss T.; Sutton K.; Sword-Fehlberg S.; Szelc A. M.; Tagg N.; Tang W.; Terao K.; Thorpe C.; Toups M.; Tsai Y. -T.; Uchida M. A.; Usher T.; Van De Pontseele W.; Viren B.; Weber M.; Wei H.; Williams Z.; Wolbers S.; Wongjirad T.; Wospakrik M.; Wu W.; Yandel E.; Yang T.; Yarbrough G.; Yates L. E.; Zeller G. P.; Zennamo J.; Zhang C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221232085020 整理番号：21P0068518

MicroBooNEにおけるイベント再構成のためのスパース畳込みニューラルネットワークによる意味セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Semantic Segmentation with a Sparse Convolutional Neural Network for Event Reconstruction in MicroBooNE

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (183件)： , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年12月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

MicroBooNEデータの画素レベル分類を提供する意味セグメンテーションネットワークSparseSSNetの性能を提示した。MicroBooNE実験は,ニュートリノ特性と相互作用の研究のために,液体アルゴン時間投影チャンバを採用した。SparseSSNetはサブ多様体スパース畳み込みニューラルネットワークであり,それはMicroBooNEのν_e-外観振動解析の1つで利用される初期機械学習ベースのアルゴリズムを提供する。ネットワークを,画素を5つのクラスに分類するために訓練し,それを現在の解析に関連する2つのクラスに再分類した。SparseSSNetの出力は,更なる解析ステップにおける重要な入力である。この技法は,液体アルゴン時間投影チャンバデータで初めて使用され,精度と計算資源利用の両方で以前に使用された畳み込みニューラルネットワークと比較して改良である。試験試料で達成された精度は≧99%であった。完全なニュートリノ相互作用シミュレーションのために,1つの画像を処理するための時間は≒0.5秒であり,メモリ利用は1GBレベルであり,最も典型的なCPUワーカーマシンの利用を可能にする。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , ,

前のページに戻る