論文の概要: Particle Transformer for Jet Tagging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03772v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 10:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-09 23:34:20.588886
• Title: Particle Transformer for Jet Tagging
• Title（参考訳）: ジェットタグ用粒子変圧器
• Authors: Huilin Qu, Congqiao Li, Sitian Qian
• Abstract要約: ジェットタグのための新しい包括的データセットであるJetClassを提示する。 データセットは100Mジェットで構成され、既存の公開データセットよりも約2桁大きい。 我々は、ParT(Particle Transformer)と呼ばれるジェットタグのためのトランスフォーマーベースの新しい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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Jet tagging is a critical yet challenging classification task in particle physics. While deep learning has transformed jet tagging and significantly improved performance, the lack of a large-scale public dataset impedes further enhancement. In this work, we present JetClass, a new comprehensive dataset for jet tagging. The JetClass dataset consists of 100 M jets, about two orders of magnitude larger than existing public datasets. A total of 10 types of jets are simulated, including several types unexplored for tagging so far. Based on the large dataset, we propose a new Transformer-based architecture for jet tagging, called Particle Transformer (ParT). By incorporating pairwise particle interactions in the attention mechanism, ParT achieves higher tagging performance than a plain Transformer and surpasses the previous state-of-the-art, ParticleNet, by a large margin. The pre-trained ParT models, once fine-tuned, also substantially enhance the performance on two widely adopted jet tagging benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ジェットタグは、粒子物理学において決定的だが難しい分類課題である。 ディープラーニングはジェットタグを変換し、パフォーマンスを大幅に向上させたが、大規模なパブリックデータセットの欠如はさらなる強化を妨げる。 本稿ではジェットタグのための新しい包括的データセットであるJetClassを紹介する。 JetClassデータセットは100Mジェットで構成され、既存の公開データセットよりも約2桁大きい。 合計10種類のジェットがシミュレートされ、これまでにタグ付けのためにいくつかのタイプが検討されていない。 大規模データセットに基づいて,ParT (Particle Transformer) と呼ばれるジェットタグのための新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 注意機構にペアワイズ粒子相互作用を組み込むことで、ParTは通常のトランスフォーマーよりも高いタグ付け性能を実現し、従来の技術であるParticleNetを大きなマージンで上回る。 一度微調整されたParTモデルは、広く採用されている2つのジェットタグ付けベンチマークの性能を大幅に向上させた。

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