論文の概要: EggNet: An Evolving Graph-based Graph Attention Network for Particle Track Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13925v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.961056
• Title: EggNet: An Evolving Graph-based Graph Attention Network for Particle Track Reconstruction
• Title（参考訳）: EggNet: パーティクルトラック再構築のためのグラフベースのグラフアテンションネットワーク
• Authors: Paolo Calafiura, Jay Chan, Loic Delabrouille, Brandon Wang,
• Abstract要約: 我々は,一組のヒットから粒子トラックを直接再構成するワンショットOCアプローチを検討する。 このアプローチは、グラフを反復的に更新し、各グラフを横断するメッセージをより容易にする。 TrackMLデータセットに関する予備研究は、固定された入力グラフを必要とする方法と比較して、トラック性能が向上したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Track reconstruction is a crucial task in particle experiments and is traditionally very computationally expensive due to its combinatorial nature. Recently, graph neural networks (GNNs) have emerged as a promising approach that can improve scalability. Most of these GNN-based methods, including the edge classification (EC) and the object condensation (OC) approach, require an input graph that needs to be constructed beforehand. In this work, we consider a one-shot OC approach that reconstructs particle tracks directly from a set of hits (point cloud) by recursively applying graph attention networks with an evolving graph structure. This approach iteratively updates the graphs and can better facilitate the message passing across each graph. Preliminary studies on the TrackML dataset show better track performance compared to the methods that require a fixed input graph.
• Abstract（参考訳）: トラック再構成は粒子実験において重要な課題であり、伝統的にその組み合わせの性質から計算コストが非常に高い。 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)が,スケーラビリティ向上のための有望なアプローチとして登場している。 エッジ分類(EC)やオブジェクト凝縮(OC)アプローチを含むこれらのGNNベースの手法の多くは、事前に構築する必要がある入力グラフを必要とする。 本研究では,グラフ構造を進化させたグラフアテンションネットワークを再帰的に適用することにより,一組のヒット(ポイントクラウド)から粒子トラックを直接再構成するワンショットOC手法を提案する。 このアプローチは、グラフを反復的に更新し、各グラフを横断するメッセージをより容易にする。 TrackMLデータセットに関する予備研究は、固定された入力グラフを必要とする方法と比較して、トラック性能が向上したことを示している。

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