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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09959v4
• Date: Wed, 04 Dec 2024 09:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 18:18:14.643604
• 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, Pankaj Saha,
• Abstract要約: 本稿では、回帰と分類による機械学習モデルによる2つのサンプリング手順を示す。 主な目的は、関心のある領域内の可能性のある点を提案するためにニューラルネットワークを使用することで、計算にかかる時間の評価回数を減らすことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We demonstrate two sampling procedures assisted by machine learning models via regression and classification. The main objective is the use of a neural network to suggest points likely inside regions of interest, reducing the number of evaluations of time consuming calculations. We compare results from this approach with results from other sampling methods, namely Markov chain Monte Carlo and MultiNest, obtaining results that range from comparably similar to arguably better. In particular, we augment our classifier method with a boosting technique that rapidly increases the efficiency within a few iterations. We show results from our methods applied to a toy model and the type II 2HDM, using 3 and 7 free parameters, respectively. The code used for this paper and instructions are publicly available on the web.
• Abstract（参考訳）: 回帰と分類による機械学習モデルによる2つのサンプリング手順を実証する。 主な目的は、関心のある領域内の可能性のある点を提案するためにニューラルネットワークを使用することで、計算にかかる時間の評価回数を減らすことである。 このアプローチの結果をマルコフ連鎖モンテカルロおよびマルチネストの他のサンプリング手法の結果と比較し、比較可能な結果から、比較可能な精度のよい結果を得る。 特に,数回の反復で高速に効率を向上するブースティング技術により,分類器の手法を改良する。 本手法を玩具モデルとII型2HDMに適用し, それぞれ3自由パラメータと7自由パラメータを用いて実験を行った。 本論文のコードと命令は,Web上で公開されている。

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