Parameterized neural networks for high-energy physics

被引:171
作者
Baldi, Pierre [1 ]
Cranmer, Kyle [2 ]
Faucett, Taylor [3 ]
Sadowski, Peter [1 ]
Whiteson, Daniel [3 ]
机构
[1] Univ Calif Irvine, Dept Comp Sci, Irvine, CA 92697 USA
[2] NYU, Dept Phys, 4 Washington Pl, New York, NY 10003 USA
[3] Univ Calif Irvine, Dept Phys & Astron, Irvine, CA 92697 USA
来源
EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL C | 2016年 / 76卷 / 05期
基金
美国国家科学基金会;
关键词
INTERPOLATION; COLLISIONS; JETS;
D O I
10.1140/epjc/s10052-016-4099-4
中图分类号
O412 [相对论、场论]; O572.2 [粒子物理学];
学科分类号
摘要
We investigate a newstructure for machine learning classifiers built with neural networks and applied to problems in high-energy physics by expanding the inputs to include not only measured features but also physics parameters. The physics parameters represent a smoothly varying learning task, and the resulting parameterized classifier can smoothly interpolate between them and replace sets of classifiers trained at individual values. This simplifies the training process and gives improved performance at intermediate values, even for complex problems requiring deep learning. Applications include tools parameterized in terms of theoretical model parameters, such as the mass of a particle, which allow for a single network to provide improved discrimination across a range of masses. This concept is simple to implement and allows for optimized interpolatable results.
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