|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
General recipe to form input space for deep learning analysis of HEP scattering processes.доклад на конференции
- Авторы: Дудко Л.В., Воротников Г.А., Волков Петр Владимирович, Перфилов М.А.
- Международная Конференция : 4th Inter-experiment Machine Learning Workshop
- Даты проведения конференции: 19-23 октября 2020
- Дата доклада: 22 октября 2020
- Тип доклада: Устный
- Докладчик: Дудко Л.В.
- Место проведения: ЦЕРН, Switzerland
-
Аннотация доклада:
The important step of the analysis of HEP scattering processes is the optimization of the input space for multivariate technique. We propose general recipe how to form the set of low-level observables which are sensitive to the differences in hard scattering processes at the colliders. It will be demonstrated that without any sophisticated analysis of the kinematic properties one can achieve close to optimal performance of DNN with the proposed general set of low-level observables. The proposed approach is already described in [Int.J.Mod.Phys.A 35 (2020) 21, 2050119, hep-ph:2002.09350].
- Доклад на конференции выполнен в рамках проекта (проектов):
- Добавил в систему: Дудко Лев Владимирович