論文の概要: Improving Parametric Neural Networks for High-Energy Physics (and Beyond)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00424v2
• Date: Wed, 2 Feb 2022 08:17:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 13:01:37.399833
• Title: Improving Parametric Neural Networks for High-Energy Physics (and Beyond)
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理学のためのパラメトリックニューラルネットワークの改良
• Authors: Luca Anzalone, Tommaso Diotalevi and Daniele Bonacorsi
• Abstract要約: 本研究の目的は,現実世界の使用状況に照らして,パラメトリックニューラルネットワーク(pNN)ネットワークの理解を深めることである。 本稿では,新しいパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャであるAffinePNNを提案する。 我々は、その不均衡バージョン(HEPMASS-IMB)に沿って、HEPMASSデータセット上で、我々のモデルを広範囲に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Signal-background classification is a central problem in High-Energy Physics, that plays a major role for the discovery of new fundamental particles. A recent method -- the Parametric Neural Network (pNN) -- leverages multiple signal mass hypotheses as an additional input feature to effectively replace a whole set of individual classifier, each providing (in principle) the best response for a single mass hypothesis. In this work we aim at deepening the understanding of pNNs in light of real-world usage. We discovered several peculiarities of parametric networks, providing intuition, metrics, and guidelines to them. We further propose an alternative parametrization scheme, resulting in a new parametrized neural network architecture: the AffinePNN; along with many other generally applicable improvements. Finally, we extensively evaluate our models on the HEPMASS dataset, along its imbalanced version (called HEPMASS-IMB) we provide here for the first time to further validate our approach. Provided results are in terms of the impact of the proposed design decisions, classification performance, and interpolation capability as well.
• Abstract（参考訳）: 信号背景分類は高エネルギー物理学の中心的な問題であり、新しい基本粒子の発見に重要な役割を果たしている。 最近の手法であるパラメトリックニューラルネットワーク(pNN)は、複数の信号質量仮説を付加的な入力特徴として利用して、個々の分類器の集合全体を効果的に置き換え、それぞれが単一の質量仮説に対して(原則として)最良の応答を提供する。 本研究は,実環境におけるpNNの理解を深めることを目的としている。 パラメトリックネットワークの特徴がいくつか発見され,直観,メトリクス,ガイドラインが得られた。 さらに、AffinePNNという新しいパラメトリゼーションニューラルネットワークアーキテクチャと、他の多くの一般的な改善点を提案する。 最後に、我々のモデルをHEPMASSデータセット上で広範囲に評価し、その不均衡バージョン(HEPMASS-IMBと呼ばれる)とともに、我々のアプローチをさらに検証するために、ここで初めて提供する。 その結果,提案する設計決定,分類性能,補間能力の影響について検討した。

関連論文リスト

• Initialization-enhanced Physics-Informed Neural Network with Domain Decomposition (IDPINN) [14.65008276932511]
  予測精度を向上させるために,新しい物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークIDPINNを提案する。 我々は,いくつかの前方問題に対して数値的に評価し,IDPINNの利点を精度で実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:03:45Z)
• Principled Architecture-aware Scaling of Hyperparameters [69.98414153320894]
  高品質のディープニューラルネットワークをトレーニングするには、非自明で高価なプロセスである適切なハイパーパラメータを選択する必要がある。 本研究では,ネットワークアーキテクチャにおける初期化と最大学習率の依存性を正確に評価する。 ネットワークランキングは、ベンチマークのトレーニングネットワークにより容易に変更可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T11:52:49Z)
• Dynamically configured physics-informed neural network in topology optimization applications [4.403140515138818]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、前方問題を解決する際に大量のデータを生成するのを避けることができる。 動的に構成された PINN-based Topology Optimization (DCPINN-TO) 法を提案する。 変位予測と最適化結果の精度は,DCPINN-TO法が効率的かつ効率的であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T05:35:30Z)
• Physics Inspired Hybrid Attention for SAR Target Recognition [61.01086031364307]
  本稿では,物理にヒントを得たハイブリットアテンション(PIHA)機構と,この問題に対処するためのOFA評価プロトコルを提案する。 PIHAは、物理的情報の高レベルなセマンティクスを活用して、ターゲットの局所的なセマンティクスを認識した特徴群を活性化し、誘導する。 提案手法は,ASCパラメータが同じ12のテストシナリオにおいて,他の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:39:41Z)
• Neural Characteristic Activation Analysis and Geometric Parameterization for ReLU Networks [2.2713084727838115]
  本稿では,個々のニューロンの特徴的活性化境界を調べることによって,ReLUネットワークのトレーニングダイナミクスを解析するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は,コンバージェンス最適化におけるニューラルネットワークのパラメータ化と正規化において重要な不安定性を示し,高速収束を阻害し,性能を損なう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:19:13Z)
• Learning to Learn with Generative Models of Neural Network Checkpoints [71.06722933442956]
  ニューラルネットワークのチェックポイントのデータセットを構築し,パラメータの生成モデルをトレーニングする。 提案手法は,幅広い損失プロンプトに対するパラメータの生成に成功している。 我々は、教師付きおよび強化学習における異なるニューラルネットワークアーキテクチャとタスクに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T17:59:58Z)
• Auto-PINN: Understanding and Optimizing Physics-Informed Neural Architecture [77.59766598165551]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ディープラーニングのパワーを科学計算にもたらし、科学と工学の実践に革命をもたらしている。 本稿では,ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)手法をPINN設計に適用したAuto-PINNを提案する。 標準PDEベンチマークを用いた包括的事前実験により、PINNの構造と性能の関係を探索することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T03:24:31Z)
• Orthogonal Stochastic Configuration Networks with Adaptive Construction Parameter for Data Analytics [6.940097162264939]
  ランダム性により、SCNは冗長で品質の低い近似線形相関ノードを生成する可能性が高まる。 機械学習の基本原理、すなわち、パラメータが少ないモデルでは、一般化が向上する。 本稿では,ネットワーク構造低減のために,低品質な隠れノードをフィルタする直交SCN(OSCN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T07:07:26Z)
• Modeling from Features: a Mean-field Framework for Over-parameterized Deep Neural Networks [54.27962244835622]
  本稿では、オーバーパラメータ化ディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい平均場フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、DNNは連続的な極限におけるその特徴に対する確率測度と関数によって表現される。 本稿では、標準DNNとResidual Network(Res-Net)アーキテクチャを通してフレームワークを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T01:37:16Z)
• Revisiting Initialization of Neural Networks [72.24615341588846]
  ヘッセン行列のノルムを近似し, 制御することにより, 層間における重みのグローバルな曲率を厳密に推定する。 Word2Vec と MNIST/CIFAR 画像分類タスクの実験により,Hessian ノルムの追跡が診断ツールとして有用であることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T18:12:56Z)
• A deep learning framework for solution and discovery in solid mechanics [1.4699455652461721]
  本稿では,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)と呼ばれるディープラーニングのクラスを,固体力学の学習と発見に応用する。 本稿では, 運動量バランスと弾性の関係をPINNに組み込む方法について解説し, 線形弾性への応用について詳細に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T08:24:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。