Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bump Hunting in Latent Space

論文の概要: Bump Hunting in Latent Space

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06595v1
Date: Thu, 11 Mar 2021 10:48:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-12 14:33:43.597849
Title: Bump Hunting in Latent Space
Title（参考訳）: 潜時空間におけるバンプハンティング
Authors: Bla\v{z} Bortolato, Barry M. Dillon, Jernej F. Kamenik, Aleks Smolkovi\v{c}
Abstract要約: LHCオリンピックマシンラーニングチャレンジデータセット上で競争的かつ堅牢に機能する、物理学にインスパイアされた変動オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを紹介します。我々は、いくつかの物理的オブザーバブルをVAEの潜時空間に直接埋め込むと同時に、分類器を明らかに識別し、データセット内の異常の存在によって引き起こされる測定されたスペクトルの特徴を特定するのに役立つことを実証する。
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: Unsupervised anomaly detection could be crucial in future analyses searching for rare phenomena in large datasets, as for example collected at the LHC. To this end, we introduce a physics inspired variational autoencoder (VAE) architecture which performs competitively and robustly on the LHC Olympics Machine Learning Challenge datasets. We demonstrate how embedding some physical observables directly into the VAE latent space, while at the same time keeping the classifier manifestly agnostic to them, can help to identify and characterise features in measured spectra as caused by the presence of anomalies in a dataset.
Abstract（参考訳）: 監視されていない異常検出は、例えばLHCで収集されたような、大規模なデータセットでまれな現象を検索する将来の分析に不可欠です。この目的のために、LHCオリンピックマシンラーニングチャレンジデータセット上で競争的かつ堅牢に機能する物理学に触発された変動オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを紹介します。本研究では,vae潜在性空間に直接物理観測対象を埋め込み,同時に分類器を明示的に不可知性に保ちながら,データセットに異常が存在することに起因するスペクトルの特徴を識別し特徴付ける方法を示す。

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