論文の概要: The NFLikelihood: an unsupervised DNNLikelihood from Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09743v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 13:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:21:31.592194
• Title: The NFLikelihood: an unsupervised DNNLikelihood from Normalizing Flows
• Title（参考訳）: NFLikelihood:正規化フローの教師なしDNNLikelihood
• Authors: Humberto Reyes-Gonzalez, Riccardo Torre
• Abstract要約: 高エネルギー物理解析において, 自己回帰流は複雑な高次元的様相を学習できることを示す。 教師なしアプローチの長所と短所については,教師なしアプローチの長所と短所について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the NFLikelihood, an unsupervised version, based on Normalizing Flows, of the DNNLikelihood proposed in Ref.[1]. We show, through realistic examples, how Autoregressive Flows, based on affine and rational quadratic spline bijectors, are able to learn complicated high-dimensional Likelihoods arising in High Energy Physics (HEP) analyses. We focus on a toy LHC analysis example already considered in the literature and on two Effective Field Theory fits of flavor and electroweak observables, whose samples have been obtained throught the HEPFit code. We discuss advantages and disadvantages of the unsupervised approach with respect to the supervised one and discuss possible interplays of the two.
• Abstract（参考訳）: Refで提案されているDNNLikelihoodの正規化フローに基づく教師なしバージョンであるNFLikelihoodを提案する。 [1]. 実例を通じて,アフィンおよび有理二次スプライン双射体に基づく自己回帰流は,高エネルギー物理学(hep)解析で生じる複雑な高次元の確率を学習できることを示す。 文献ですでに検討されているおもちゃのLHC分析例と,HEPFitコードからサンプルを得たフレーバーと電弱オブザーバブルの2つの有効場理論に焦点を当てた。 我々は,教師なしアプローチのアドバンテージとデメリットについて,教師なしアプローチのアドバンテージとデメリットを議論し,両者の相互作用の可能性について議論する。

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