論文の概要: PASCL: Supervised Contrastive Learning with Perturbative Augmentation
for Particle Decay Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11538v1
- Date: Sun, 18 Feb 2024 10:38:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 20:34:00.780504
- Title: PASCL: Supervised Contrastive Learning with Perturbative Augmentation
for Particle Decay Reconstruction
- Title(参考訳): PASCL:パーティクルデバイ再建のための摂動増強によるコントラスト学習の促進
- Authors: Junjian Lu, Siwei Liu, Dmitrii Kobylianski, Etienne Dreyer, Eilam
Gross, Shangsong Liang
- Abstract要約: 高エネルギー物理学では、衝突で生じる粒子は階層木構造の形で崩壊する。
本研究では,木構造を推定し,衝突イベントを再構成するグラフに基づくディープラーニングモデルを提案する。
特に、最小共通祖先世代(LCAG)行列と呼ばれるコンパクトな行列表現を用いて、粒子崩壊木構造を符号化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.068560466022557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In high-energy physics, particles produced in collision events decay in a
format of a hierarchical tree structure, where only the final decay products
can be observed using detectors. However, the large combinatorial space of
possible tree structures makes it challenging to recover the actual decay
process given a set of final particles. To better analyse the hierarchical tree
structure, we propose a graph-based deep learning model to infer the tree
structure to reconstruct collision events. In particular, we use a compact
matrix representation termed as lowest common ancestor generations (LCAG)
matrix, to encode the particle decay tree structure. Then, we introduce a
perturbative augmentation technique applied to node features, aiming to mimic
experimental uncertainties and increase data diversity. We further propose a
supervised graph contrastive learning algorithm to utilize the information of
inter-particle relations from multiple decay processes. Extensive experiments
show that our proposed supervised graph contrastive learning with perturbative
augmentation (PASCL) method outperforms state-of-the-art baseline models on an
existing physics-based dataset, significantly improving the reconstruction
accuracy. This method provides a more effective training strategy for models
with the same parameters and makes way for more accurate and efficient
high-energy particle physics data analysis.
- Abstract(参考訳): 高エネルギー物理学では、衝突で生じる粒子は階層木構造の形で崩壊し、最終崩壊生成物のみが検出器を用いて観測される。
しかし、可能な木構造の大規模な組合せ空間は、最終粒子の集合から実際の崩壊過程の回復を困難にしている。
階層木構造をよりよく解析するために,木構造を推論して衝突イベントを再構成するグラフベースディープラーニングモデルを提案する。
特に、最小共通祖先世代(LCAG)行列と呼ばれるコンパクトな行列表現を用いて、粒子崩壊木構造を符号化する。
次に,実験的な不確かさを模倣し,データの多様性を高めることを目的として,ノード特徴に適用する摂動的拡張手法を提案する。
さらに,複数の崩壊過程から粒子間関係の情報を利用する教師付きグラフコントラスト学習アルゴリズムを提案する。
広汎な実験により,提案手法による教師付きグラフコントラスト学習は,既存の物理ベースデータセット上での最先端のベースラインモデルよりも優れ,再構成精度が大幅に向上した。
この方法は、同じパラメータを持つモデルに対してより効率的なトレーニング戦略を提供し、より正確で効率的な高エネルギー粒子物理データ解析を実現する。
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