論文の概要: A case study of sending graph neural networks back to the test bench for applications in high-energy particle physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17386v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 10:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:54:40.762338
• Title: A case study of sending graph neural networks back to the test bench for applications in high-energy particle physics
• Title（参考訳）: 高エネルギー粒子物理学への応用のためのテストベンチへのグラフニューラルネットワークの送信に関するケーススタディ
• Authors: Emanuel Pfeffer and Michael Wa{\ss}mer and Yee-Ying Cung and Roger Wolf and Ulrich Husemann
• Abstract要約: 高エネルギー粒子衝突では、一次衝突生成物は、通常さらに崩壊し、木のような階層構造と事前の未知の多重度が生じる。 数理グラフの類似性は、高エネルギー粒子物理学に関連する多くの課題に対処するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)が最適であるという考えを生み出している。 確立された完全接続型フィードフォワードアーキテクチャのニューラルネットワークに対する典型的なGNNのベンチマークテストについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In high-energy particle collisions, the primary collision products usually decay further resulting in tree-like, hierarchical structures with a priori unknown multiplicity. At the stable-particle level all decay products of a collision form permutation invariant sets of final state objects. The analogy to mathematical graphs gives rise to the idea that graph neural networks (GNNs), which naturally resemble these properties, should be best-suited to address many tasks related to high-energy particle physics. In this paper we describe a benchmark test of a typical GNN against neural networks of the well-established deep fully-connected feed-forward architecture. We aim at performing this comparison maximally unbiased in terms of nodes, hidden layers, or trainable parameters of the neural networks under study. As physics case we use the classification of the final state X produced in association with top quark-antiquark pairs in proton-proton collisions at the Large Hadron Collider at CERN, where X stands for a bottom quark-antiquark pair produced either non-resonantly or through the decay of an intermediately produced Z or Higgs boson.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー粒子衝突では、主衝突生成物は、通常さらに崩壊し、木のような階層構造となり、先行しない多重性を持つ。 安定粒子レベルでは、衝突形式の全ての崩壊積は最終状態オブジェクトの置換不変量集合である。 数学グラフの類似性から、グラフニューラルネットワーク(GNN)は自然にこれらの性質に類似しており、高エネルギー粒子物理学に関連する多くの課題に対処するのに最適であるという考えが生まれている。 本稿では,よく確立されたディープフルリンクフィードフォワードアーキテクチャのニューラルネットワークに対する,典型的なgnnのベンチマークテストについて述べる。 我々は、ノード、隠れた層、ニューラルネットワークのトレーニング可能なパラメータの観点から、この比較を最大限に非バイアスで行うことを目指している。 物理学の場合には、cernの大型ハドロン衝突器における陽子-陽子衝突におけるトップクォーク-反クォーク対と関連して生成された最終状態xの分類を用いる。

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