論文の概要: Exploration of Parameter Spaces Assisted by Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09959v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 15:09:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 14:20:31.712757
• Title: Exploration of Parameter Spaces Assisted by Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるパラメータ空間の探索
• Authors: A. Hammad, Myeonghun Park, Raymundo Ramos and Pankaj Saha
• Abstract要約: 機械学習によるパラメータ空間の探索を改良し、サンプリング手順を実装する様々な機能やクラスを示す。 特に,回帰と分類という,異なる機械学習モデルの導入を支援する2つの手法について論じる。 本稿で使用するコードと使用方法の指示は,Web上で公開されている。
• 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: We showcase a variety of functions and classes that implement sampling procedures with improved exploration of the parameter space assisted by machine learning. Special attention is paid to setting sane defaults with the objective that adjustments required by different problems remain minimal. This collection of routines can be employed for different types of analysis, from finding bounds on the parameter space to accumulating samples in areas of interest. In particular, we discuss two methods assisted by incorporating different machine learning models: regression and classification. We show that a machine learning classifier can provide higher efficiency for exploring the parameter space. Also, we introduce a boosting technique to improve the slow convergence at the start of the process. The use of these routines is better explained with the help of a few examples that illustrate the type of results one can obtain. We also include examples of the code used to obtain the examples as well as descriptions of the adjustments that can be made to adapt the calculation to other problems. We finalize by showing the impact of these techniques when exploring the parameter space of the two Higgs doublet model that matches the measured Higgs Boson signal strength. The code used for this paper and instructions on how to use it are available on the web.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の支援によりパラメータ空間の探索性が向上したサンプリング手順を実装した様々な機能やクラスを紹介する。 問題によって要求される調整が最小限に抑えられることを目標として、不適切なデフォルトの設定に特別注意が払われる。 このルーチンのコレクションは、パラメータ空間上の境界を見つけることから、興味のある領域のサンプルを蓄積することまで、さまざまなタイプの分析に使用できる。 特に,回帰と分類という,異なる機械学習モデルの導入を支援する2つの手法について論じる。 機械学習分類器はパラメータ空間の探索に高い効率性を提供できることを示す。 また,プロセス開始時の緩やかな収束を改善するために,促進技術を導入する。 これらのルーチンの使用は、得られる結果のタイプを示すいくつかの例の助けを借りて、より詳しく説明されている。 また,サンプル取得に使用するコードの例や,計算を他の問題に適用するための調整についての説明も行っています。 測定されたヒッグス・ボソン信号強度と一致する2つのヒッグス・ダブレットモデルのパラメータ空間を探索する際に,これらの手法が与える影響について述べる。 本稿で使用するコードと使用方法の指示は,Web上で公開されている。

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