Fugu-MT 論文翻訳(概要): IRC-safe Graph Autoencoder for an unsupervised anomaly detection

論文の概要: IRC-safe Graph Autoencoder for an unsupervised anomaly detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12231v1
Date: Tue, 26 Apr 2022 11:21:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-27 18:57:11.563065
Title: IRC-safe Graph Autoencoder for an unsupervised anomaly detection
Title（参考訳）: 教師なし異常検出のためのIRCセーフグラフオートエンコーダ
Authors: Oliver Atkinson, Akanksha Bhardwaj, Christoph Englert, Partha Konar, Vishal S. Ngairangbam, and Michael Spannowsky
Abstract要約: 我々は、エネルギー重み付きメッセージパッシングを用いて、グラフニューラルネットワークに基づく赤外およびコリニア安全なオートエンコーダを構築する。提案手法は理論的に有利な性質を持つ一方で,非QCD構造に対して強い感度を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anomaly detection through employing machine learning techniques has emerged as a novel powerful tool in the search for new physics beyond the Standard Model. Historically similar to the development of jet observables, theoretical consistency has not always assumed a central role in the fast development of algorithms and neural network architectures. In this work, we construct an infrared and collinear safe autoencoder based on graph neural networks by employing energy-weighted message passing. We demonstrate that whilst this approach has theoretically favourable properties, it also exhibits formidable sensitivity to non-QCD structures.
Abstract（参考訳）: 機械学習技術を用いた異常検出は、標準モデルを超えて新しい物理学を探索する新しい強力なツールとして登場した。歴史的にジェット観測装置の開発と類似しているが、理論的な一貫性はアルゴリズムやニューラルネットワークアーキテクチャの迅速な開発において常に中心的な役割を担っているわけではない。本研究では,エネルギー重み付きメッセージパッシングを用いて,グラフニューラルネットワークに基づく赤外・コリニア安全オートエンコーダを構築する。提案手法は理論的に有利な性質を持つ一方で,非QCD構造に対して強い感度を示す。

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