論文の概要: An unfolding method based on conditional Invertible Neural Networks (cINN) using iterative training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08674v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 19:00:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:51:56.499688
• Title: An unfolding method based on conditional Invertible Neural Networks (cINN) using iterative training
• Title（参考訳）: 反復学習を用いた条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)に基づく展開法
• Authors: Mathias Backes, Anja Butter, Monica Dunford and Bogdan Malaescu
• Abstract要約: 非可逆ニューラルネットワーク(INN)のような生成ネットワークは確率的展開を可能にする。 模擬トレーニングサンプルとデータ間のずれを調整した展開のための反復条件INN(IcINN)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The unfolding of detector effects is crucial for the comparison of data to theory predictions. While traditional methods are limited to representing the data in a low number of dimensions, machine learning has enabled new unfolding techniques while retaining the full dimensionality. Generative networks like invertible neural networks~(INN) enable a probabilistic unfolding, which map individual events to their corresponding unfolded probability distribution. The accuracy of such methods is however limited by how well simulated training samples model the actual data that is unfolded. We introduce the iterative conditional INN~(IcINN) for unfolding that adjusts for deviations between simulated training samples and data. The IcINN unfolding is first validated on toy data and then applied to pseudo-data for the $pp \to Z \gamma \gamma$ process.
• Abstract（参考訳）: 検出器効果の展開は、データと理論予測を比較する上で重要である。 従来の手法は低次元のデータ表現に限られているが、機械学習は全次元を維持しながら新しい展開技術を実現している。 invertible neural networks~(inn)のような生成ネットワークは、個々の事象を対応する展開確率分布にマッピングする確率的展開を可能にする。 しかしながら、そのような手法の精度は、実際に展開されたデータをシミュレーションしたトレーニングサンプルの精度によって制限される。 模擬トレーニングサンプルとデータ間のずれを調整した展開のための反復条件 INN~(IcINN) を導入する。 IcINN展開はまずおもちゃのデータで検証され、その後$pp \to Z \gamma \gamma$プロセスの擬似データに適用される。

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