Kollisioner vid högenergipartiklar kolliderar är en traditionellt fruktbar källa till exotiska partikelfyndigheter. Att hitta dessa sällsynta exotiska partiklar kräver att man löser svåra signal-mot-bakgrund klassificeringsproblem, därför maskininlärning metoder ofta används för denna uppgift. Standardmetoder tidigare har förlitat sig på "shallow" maskininlärning modeller som har en begränsad kapacitet att lära sig komplexa icke-linjära funktioner av ingångarna, och förlitar sig på en mödosam sökning genom manuellt konstruerade icke-linjära ingångar. Framstegen på detta problem har bromsats, eftersom en mängd olika tekniker (neurala nätverk, ökade beslut träd, stöd vektor maskiner) har visat likvärdiga prestanda. Den senaste tidens framsteg inom området djupinlärning, särskilt med artificiella neurala nätverk, gör det möjligt att lära sig mer komplexa funktioner och bättre skilja mellan signal- och bakgrundsklasser. Med hjälp av referensdataset visar vi att djupinlärningsmetoder inte behöver några manuellt konstruerade ingångar och ändå förbättra AUC-klassificeringen (Area Under ROC Curve) med så mycket som 8% jämfört med de bästa nuvarande tillvägagångssätten. Detta är en stor relativ förbättring och visar att djupt lärande metoder kan förbättra kraften i kollider söker efter exotiska partiklar. Området högenergifysik ägnas åt studier av de elementära beståndsdelarna i materia. Genom att undersöka materians struktur och de lagar som styr dess interaktioner strävar detta fält efter att upptäcka det fysiska universums grundläggande egenskaper. De primära verktygen för experimentella högenergifysiker är moderna acceleratorer, som kolliderar protoner och/eller anti-protoner för att skapa exotiska partiklar som bara förekommer vid extremt höga energidensiteter. Att observera dessa partiklar och mäta deras egenskaper kan ge kritiska insikter om själva materians natur [1]. Sådana upptäckter kräver kraftfulla statistiska metoder, och verktyg för maskininlärning spelar en avgörande roll. Med tanke på att uppgifterna är begränsade och dyra ökar förbättringarna av analysverktygen direkt potentialen för upptäckt av partiklar. För att upptäcka en ny partikel måste fysiker isolera en subrymd av sina högdimensionella data där hypotesen om en ny partikel eller kraft ger en betydligt annorlunda förutsägelse än nollhypotesen, vilket möjliggör ett effektivt statistiskt test. Därför är det kritiska elementet i sökandet efter nya partiklar och krafter i högenergifysik beräkning av den relativa sannolikheten för data under olika hypoteser. Ofta kan denna relativa sannolikhetsfunktion inte uttryckas analytiskt, så simulerade kollisionsdata som genereras med Monte Carlo-metoder används som grund för approximation av sannolikhetsfunktionen. Den höga dimensionaliteten hos data, som kallas funktionsutrymmet, gör det oåtkomligt att generera tillräckligt simulerade kollisioner för att beskriva den relativa sannolikheten i hela funktionsutrymmet, och verktyg maskininlärning används för att minska dimensionaliteten. Maskininlärning klassificeringar såsom neurala nätverk ger ett kraftfullt sätt att lösa detta inlärningsproblem, främst genom att uppskatta sannolikheten för medlemskap i varje klass. I detta papper visar vi att de nuvarande tekniker som används i högenergifysik misslyckas med att fånga all tillgänglig information, även när boosted av manuellt konstruerade fysik-inspirerade funktioner. Detta minskar effektivt koliderns kraft att upptäcka nya partiklar. Vi visar att den senaste tidens utveckling av djupinlärningsverktyg kan övervinna dessa brister och ge betydande förbättringar även utan manuell hjälp. Den relativa sannolikhetsfunktionen är en komplicerad funktion i ett högdimensionellt utrymme. Medan alla funktioner teoretiskt kan representeras av en "shallow" klassificerare, såsom ett neuralt nätverk med ett enda dolt lager [2], ett intractable antal dolda enheter kan krävas. Circuit komplexitet teori säger oss att djupa neurala nätverk har potential att beräkna komplexa funktioner mycket mer effektivt (färre dolda enheter), men i praktiken är de notoriskt svårt att träna på grund av den försvinnande lutning problem [3, 4]; justeringar av vikterna i de tidiga skikten av ett djupt nätverk närmar sig snabbt noll under träning. Ett vanligt tillvägagångssätt är att kombinera ytliga klassificeringar med högnivåfunktioner som härleds manuellt från de råa funktionerna. Dessa är i allmänhet icke-linjära funktioner av de indatafunktioner som fångar fysiska insikter om data. Även om det är till hjälp, är detta tillvägagångssätt arbetsintensivt och inte nödvändigtvis optimalt; en robust maskininlärningsmetod skulle undanröja behovet av detta ytterligare steg och fånga all tillgänglig klassificeringskraft direkt från rådata. Den senaste tidens framgångar inom djupinlärning - t.ex. neurala nätverk med flera dolda lager - har kommit från att lindra gradient diffusion problemet med en kombination av faktorer, inklusive: 1) påskynda stokastisk gradient nedstigning algoritm med grafikprocessorer; 2) med hjälp av mycket större utbildningsset; 3) med hjälp av nya inlärningsalgoritmer, inklusive randomiserade algoritmer som dropout [5, 6]; och 4) förutbildning de inledande skikten av nätverket med oövervakade inlärningsmetoder sådan arXiv:1402.4735v1 [hep-ph]
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. visade att djupa neurala nätverk kunde förbättra exotiska partikel sökningar och visade att lärde hög nivå funktioner överträffar de konstruerade av fysiker REF.
Searching for Exotic Particles in High-Energy Physics with Deep Learning
{'venue': 'Nature communications', 'journal': 'Nature communications', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}