論文の概要: A Living Review of Machine Learning for Particle Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02770v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 04:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 23:44:09.656759
• Title: A Living Review of Machine Learning for Particle Physics
• Title（参考訳）: 素粒子物理学のための機械学習のリビングレビュー
• Authors: Matthew Feickert and Benjamin Nachman
• Abstract要約: ディープラーニングを含む現代の機械学習技術は、急速に応用され、適応され、高エネルギー物理学のために開発されている。 この研究の速いペースを踏まえ、我々は、ほぼ包括的な引用リストを提供することを目的として、生活レビューを作成しました。 生きたドキュメントとして、最新の開発を統合するために可能な限り頻繁に更新されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern machine learning techniques, including deep learning, are rapidly being applied, adapted, and developed for high energy physics. Given the fast pace of this research, we have created a living review with the goal of providing a nearly comprehensive list of citations for those developing and applying these approaches to experimental, phenomenological, or theoretical analyses. As a living document, it will be updated as often as possible to incorporate the latest developments. A list of proper (unchanging) reviews can be found within. Papers are grouped into a small set of topics to be as useful as possible. Suggestions and contributions are most welcome, and we provide instructions for participating.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングを含む現代の機械学習技術は急速に応用され、適応され、高エネルギー物理学のために開発されている。 この研究の速いペースを考えると、我々は実験、現象学、または理論的分析にこれらのアプローチを開発し、適用する人々のための引用のほぼ包括的なリストを提供することを目標に生きたレビューを作成しました。 生きた文書として、最新の開発を取り入れるためにできるだけ頻繁に更新されます。 適切な(曖昧な)レビューのリストは、内部で見ることができる。 論文は、可能な限り有用なトピックの小さなセットにグループ化されます。 提案と貢献が最も歓迎され、参加の指示を提供します。

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