論文の概要: Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16506v4
• Date: Fri, 23 Feb 2024 20:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 00:39:27.874181
• Title: Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN
• Title（参考訳）: 粒子物理学のための説明可能な同変ニューラルネットワーク:PELICAN
• Authors: Alexander Bogatskiy, Timothy Hoffman, David W. Miller, Jan T. Offermann, Xiaoyang Liu
• Abstract要約: PELICANは、新しい置換同変であり、ローレンツ不変アグリゲーターネットワークである。 本稿では,タグ付け(分類)とローレンツ発泡トップクォークの再構成(回帰)の両文脈におけるPELICANアルゴリズムアーキテクチャについて述べる。 PELICANの適用範囲を、クォーク開始時とグルーオン開始時とを識別するタスクに拡張し、5種類のジェットを対象とするマルチクラス同定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.02649432050852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PELICAN is a novel permutation equivariant and Lorentz invariant or covariant aggregator network designed to overcome common limitations found in architectures applied to particle physics problems. Compared to many approaches that use non-specialized architectures that neglect underlying physics principles and require very large numbers of parameters, PELICAN employs a fundamentally symmetry group-based architecture that demonstrates benefits in terms of reduced complexity, increased interpretability, and raw performance. We present a comprehensive study of the PELICAN algorithm architecture in the context of both tagging (classification) and reconstructing (regression) Lorentz-boosted top quarks, including the difficult task of specifically identifying and measuring the $W$-boson inside the dense environment of the Lorentz-boosted top-quark hadronic final state. We also extend the application of PELICAN to the tasks of identifying quark-initiated vs.~gluon-initiated jets, and a multi-class identification across five separate target categories of jets. When tested on the standard task of Lorentz-boosted top-quark tagging, PELICAN outperforms existing competitors with much lower model complexity and high sample efficiency. On the less common and more complex task of 4-momentum regression, PELICAN also outperforms hand-crafted, non-machine learning algorithms. We discuss the implications of symmetry-restricted architectures for the wider field of machine learning for physics.
• Abstract（参考訳）: permutation equivariant and lorentz invariant or covariant aggregator network(ペリカン)は、素粒子物理学問題に適用されるアーキテクチャで見られる共通の制限を克服するために設計された、新しい置換同変および共変アグリゲータネットワークである。 基礎となる物理原理を無視し、非常に多くのパラメータを必要とする非特殊化アーキテクチャを使用する多くのアプローチと比較して、PELICANは、複雑性の低減、解釈可能性の向上、生のパフォーマンスの面でのメリットを示す、根本的に対称なグループベースのアーキテクチャを採用している。 本稿では,ローレンツ型トップクォークのタグ付け(分類)と再構成(回帰)の両面においてPELICANアルゴリズムアーキテクチャを包括的に研究し,ローレンツ型トップクォークの最終状態の密集した環境の中で,$W$ボソンを特定・測定することが困難であることを示す。 また,クォーク開始時とクォーク開始時を識別するタスクへのPELICANの適用も拡張する。 ～グルーオン開始ジェットと、ジェットの5つの異なるカテゴリーにまたがるマルチクラス同定。 Lorentz-boosted top-quarkタグの標準的なタスクでテストすると、PELICANは既存の競合製品よりもはるかに低いモデル複雑さと高いサンプル効率で性能を向上する。 4モーメント回帰のより一般的で複雑なタスクでは、PELICANは手作りの非機械学習アルゴリズムよりも優れている。 物理分野における機械学習の幅広い分野における対称性制限アーキテクチャの意義について論じる。

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