論文の概要: Is Tokenization Needed for Masked Particle Modelling?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12589v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 11:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:19:13.524274
• Title: Is Tokenization Needed for Masked Particle Modelling?
• Title（参考訳）: マスク粒子モデリングにトークン化は必要か?
• Authors: Matthew Leigh, Samuel Klein, François Charton, Tobias Golling, Lukas Heinrich, Michael Kagan, Inês Ochoa, Margarita Osadchy,
• Abstract要約: Masked Particle Modeling (MPM) は、無順序集合の表現表現を構築するための自己教師付き学習スキームである。 実装における非効率に対処し、より強力なデコーダを組み込むことにより、MPMを改善する。 これらの新しい手法は、ジェットの基礎モデルのための新しいテストベッドにおいて、オリジナルのMPMからのトークン化学習目標よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.79008927474707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we significantly enhance masked particle modeling (MPM), a self-supervised learning scheme for constructing highly expressive representations of unordered sets relevant to developing foundation models for high-energy physics. In MPM, a model is trained to recover the missing elements of a set, a learning objective that requires no labels and can be applied directly to experimental data. We achieve significant performance improvements over previous work on MPM by addressing inefficiencies in the implementation and incorporating a more powerful decoder. We compare several pre-training tasks and introduce new reconstruction methods that utilize conditional generative models without data tokenization or discretization. We show that these new methods outperform the tokenized learning objective from the original MPM on a new test bed for foundation models for jets, which includes using a wide variety of downstream tasks relevant to jet physics, such as classification, secondary vertex finding, and track identification.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高エネルギー物理の基礎モデル構築に関連する非順序集合の高表現性表現を構築するための自己教師型学習手法であるマスク粒子モデリング(MPM)を著しく強化する。 MPMでは、モデルは、ラベルを必要とせず、実験データに直接適用できる学習目標である集合の欠落した要素を復元するために訓練される。 我々は,実装の非効率性に対処し,より強力なデコーダを組み込むことにより,従来のMPMの作業よりも大幅な性能向上を実現している。 いくつかの事前学習タスクを比較し,データトークン化や離散化を伴わない条件付き生成モデルを用いた新しい再構成手法を提案する。 これらの新手法は,ジェット物理の分類,二次頂点探索,トラック識別など,さまざまな下流タスクの活用を含む,ジェットの基礎モデルのための新しい試験ベッド上で,オリジナルのMPMのトークン化学習目標よりも優れていることを示す。

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