論文の概要: High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03933v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 18:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 17:49:11.140457
• Title: High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 高次元および置換不変異常検出
• Authors: Vinicius Mikuni, Benjamin Nachman
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく粒子物理データに対する置換不変密度推定器を提案する。 学習密度を置換不変な異常検出スコアとして利用することにより,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0813318162800707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods for anomaly detection of new physics processes are often limited to low-dimensional spaces due to the difficulty of learning high-dimensional probability densities. Particularly at the constituent level, incorporating desirable properties such as permutation invariance and variable-length inputs becomes difficult within popular density estimation methods. In this work, we introduce a permutation-invariant density estimator for particle physics data based on diffusion models, specifically designed to handle variable-length inputs. We demonstrate the efficacy of our methodology by utilizing the learned density as a permutation-invariant anomaly detection score, effectively identifying jets with low likelihood under the background-only hypothesis. To validate our density estimation method, we investigate the ratio of learned densities and compare to those obtained by a supervised classification algorithm.
• Abstract（参考訳）: 新しい物理過程の異常検出法は、高次元確率密度の学習が困難であるため、しばしば低次元空間に限られる。 特に構成レベルでは,一般密度推定法では置換不変性や可変長入力などの望ましい特性を組み込むことが困難となる。 本研究では, 分散モデルに基づく粒子物理学データに対して, 可変長入力を扱うために特別に設計された置換不変密度推定器を提案する。 本手法の有効性は,学習密度を置換不変な異常検出スコアとして利用し,背景のみの仮説の下でジェットを効果的に同定することによって実証する。 密度推定法を検証するため, 教師付き分類アルゴリズムにより得られた密度の比について検討し, 比較を行った。

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