論文の概要: Image-Based Jet Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09719v2
- Date: Fri, 18 Dec 2020 14:34:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-02 14:31:38.149305
- Title: Image-Based Jet Analysis
- Title（参考訳）: イメージベースジェット解析
- Authors: Michael Kagan
- Abstract要約: 画像ベースのジェット解析は、高エネルギー物理学とコンピュータビジョンとディープラーニングの直接接続を可能にするジェット画像表現上に構築されている。
我々は,これらのモデルが学んだこと,不確実性に対する感受性を理解するための手法について検討する。
ジェットの分類以外にも,エネルギ推定,積み上げノイズ低減,データ生成,異常検出など,ジェット画像に基づく手法の応用について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5382095320488665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-based jet analysis is built upon the jet image representation of jets
that enables a direct connection between high energy physics and the fields of
computer vision and deep learning. Through this connection, a wide array of new
jet analysis techniques have emerged. In this text, we survey jet image based
classification models, built primarily on the use of convolutional neural
networks, examine the methods to understand what these models have learned and
what is their sensitivity to uncertainties, and review the recent successes in
moving these models from phenomenological studies to real world application on
experiments at the LHC. Beyond jet classification, several other applications
of jet image based techniques, including energy estimation, pileup noise
reduction, data generation, and anomaly detection, are discussed.
- Abstract（参考訳）: 画像に基づくジェット解析は、高エネルギー物理学とコンピュータビジョンとディープラーニングの分野との直接接続を可能にするジェットのジェット画像表現に基づいている。
この接続を通じて、様々な新しいジェット解析技術が出現した。
本稿では,主に畳み込みニューラルネットワークを用いて構築されたジェット画像に基づく分類モデルを調査し,これらのモデルが何を学んだのか,不確実性に敏感であるかを理解するための手法を検討するとともに,これらのモデルが現象学的研究からLHC実験への現実的応用へ移行した最近の成果を概観する。
ジェット分類以外にも,エネルギ推定,積算雑音低減,データ生成,異常検出など,ジェット画像に基づく手法の応用についても論じている。
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