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文件名称: 深度学习顶级标记者还是QCD结束?
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 1002kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-04-21
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:基于卷积神经网络的机器学习可用于研究LHC的喷射图像。 胖喷射器中的顶部标签提供了一个定义明确的框架,可以建立我们的DeepTop方法并将其性能与基于QCD的顶部标签进行比较。 我们首先优化网络架构,以识别标准模型生产渠道的蒙特卡洛模拟中的顶级夸克。 然后,使用标准的脂肪喷射器,将其性能与基于QCD的多变量顶部标签机进行比较。 我们发现这两种方法都可以产生可比的性能,将卷积网络建立为基于多元假设的顶部标记的有希望的新方法。
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