論文の概要: Shared Data and Algorithms for Deep Learning in Fundamental Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00656v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:55:52.652049
• Title: Shared Data and Algorithms for Deep Learning in Fundamental Physics
• Title（参考訳）: 基礎物理学における深層学習のための共有データとアルゴリズム
• Authors: Lisa Benato, Erik Buhmann, Martin Erdmann, Peter Fackeldey, Jonas Glombitza, Nikolai Hartmann, Gregor Kasieczka, William Korcari, Thomas Kuhr, Jan Steinheimer, Horst St\"ocker, Tilman Plehn and Kai Zhou
• Abstract要約: 我々は、素粒子物理学、天体物理学、ハドロン物理学、核物理学を含む基礎物理学研究のデータセットの収集を紹介する。 これらのデータセットは、トップクォーク、宇宙線による大気シャワー、ハドロン物質の相転移、およびジェネレータレベルの履歴を含む。 我々は、広範囲の教師付き学習タスクに容易に適用可能な、単純で柔軟なグラフベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.914920952758052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a collection of datasets from fundamental physics research -- including particle physics, astroparticle physics, and hadron- and nuclear physics -- for supervised machine learning studies. These datasets, containing hadronic top quarks, cosmic-ray induced air showers, phase transitions in hadronic matter, and generator-level histories, are made public to simplify future work on cross-disciplinary machine learning and transfer learning in fundamental physics. Based on these data, we present a simple yet flexible graph-based neural network architecture that can easily be applied to a wide range of supervised learning tasks in these domains. We show that our approach reaches performance close to state-of-the-art dedicated methods on all datasets. To simplify adaptation for various problems, we provide easy-to-follow instructions on how graph-based representations of data structures, relevant for fundamental physics, can be constructed and provide code implementations for several of them. Implementations are also provided for our proposed method and all reference algorithms.
• Abstract（参考訳）: 我々は、素粒子物理学、天体物理学、ハドロン物理学、原子核物理学を含む基礎物理学研究のデータセットを教師あり機械学習研究に導入する。 これらのデータセットは、ハドロン系トップクォーク、宇宙線誘起エアシャワー、ハドロン系物質の相転移、およびジェネレータレベルのヒストリーを含み、基礎物理学における学際的機械学習と転移学習の今後の研究を単純化するために公開されている。 これらのデータに基づいて,これらの領域の幅広い教師付き学習タスクに容易に適用可能な,単純かつ柔軟なグラフベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法は,全データセットの最先端専用手法に近い性能を示す。 様々な問題への適応を簡略化するために,基本物理学に関連するデータ構造のグラフベースの表現をどのように構築し,その中からコード実装を提供するか,簡単に追跡できる指示を提供する。 提案手法と参照アルゴリズムにも実装が提供されている。

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