論文の概要: Variational Autoencoders for Anomalous Jet Tagging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01850v3
• Date: Mon, 15 Feb 2021 18:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 06:15:22.124062
• Title: Variational Autoencoders for Anomalous Jet Tagging
• Title（参考訳）: 異常ジェットタグのための変分オートエンコーダ
• Authors: Taoli Cheng, Jean-Fran\c{c}ois Arguin, Julien Leissner-Martin, Jacinthe Pilette, Tobias Golling
• Abstract要約: 本研究では,大型ハドロン衝突型加速器における異常ジェットタグ付けのための変分オートエンコーダ(VAE)について詳細に検討する。 VAEは、潜在空間における表現力のある後部分布を学習しながら、ジェットを再構成するための重要な情報を符号化することができる。 本稿では,学習過程にサンプルを導入し,学習情報をガイドするOutlier Exposed VAEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a detailed study on Variational Autoencoders (VAEs) for anomalous jet tagging at the Large Hadron Collider. By taking in low-level jet constituents' information, and training with background QCD jets in an unsupervised manner, the VAE is able to encode important information for reconstructing jets, while learning an expressive posterior distribution in the latent space. When using the VAE as an anomaly detector, we present different approaches to detect anomalies: directly comparing in the input space or, instead, working in the latent space. In order to facilitate general search approaches such as bump-hunt, mass-decorrelated VAEs based on distance correlation regularization are also studied. We find that the naive mass-decorrelated VAEs fail at maintaining proper detection performance, by assigning higher probabilities to some anomalous samples. To build a performant mass-decorrelated anomalous jet tagger, we propose the Outlier Exposed VAE (OE-VAE), for which some outlier samples are introduced in the training process to guide the learned information. OE-VAEs are employed to achieve two goals at the same time: increasing sensitivity of outlier detection and decorrelating jet mass from the anomaly score. We succeed in reaching excellent results from both aspects. Code implementation of this work can be found at \href{https://github.com/taolicheng/VAE-Jet}{Github}.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大型ハドロン衝突型加速器における異常ジェットタグ付けのための変分オートエンコーダ(VAE)について詳細に検討する。 低レベルジェット構成員の情報を取り込み、背景qcdジェットを教師なしで訓練することにより、vaeは潜在空間における表現力のある後方分布を学習しながら、ジェットを再構築するための重要な情報をエンコードすることができる。 VAEを異常検出器として使用する場合、入力空間で直接比較するか、潜時空間で動作させるかという、さまざまな方法で異常を検出する。 バンプハントのような一般探索アプローチを容易にするために,距離相関正規化に基づく質量相関vaesについても検討した。 その結果, 異常な試料に対して高い確率を割り当てることで, 検出性能の維持に失敗することがわかった。 そこで本研究では,OE-VAE(Outlier Exposed VAE)をトレーニングプロセスに導入し,学習情報を誘導する手法を提案する。 oe-vaeは、異常検出の感度の向上と異常スコアからのジェット質量の分離の2つの目標を同時に達成するために使用される。 両面から優れた結果を得ることに成功した。 この作業のコード実装は \href{https://github.com/taolicheng/VAE-Jet}{Github} で見ることができる。

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