Detta dokument presenterar en modell baserad på Deep Learning algoritmer av LSTM och GRU för att underlätta en anomali upptäckt i Large Hadron Collider supraledande magneter. Vi använde högupplöst data som finns i Post Mortem databas för att träna en uppsättning modeller och valde den bästa möjliga uppsättningen av deras hyper-parametrar. Med hjälp av Deep Learning approach tillåts att undersöka en stor mängd data och extrahera fragment som kräver ytterligare expertundersökning och betraktas som anomalier. Den framlagda metoden kräver inte tråkig manuell tröskelinställning och operatörens uppmärksamhet i det skede då systemet ställs in. I stället föreslås det automatiska tillvägagångssättet, som enligt våra experiment uppnår en noggrannhet på 99 procent. Detta uppnås för den största datauppsättningen på 302 MB och följande arkitektur i nätverket: ett lager LSTM, 128 celler, 20 epoker av utbildning, look_back=16, look_ahead=128, rutnät=100 och optimizer Adam. Alla experimenten utfördes på GPU Nvidia Tesla K80.
Wielgosz m.fl. REF presenterar en modell baserad på LSTM och GRU för att underlätta en anomalidetektering i Large Hadron Collider supraledande magneter.
Recurrent Neural Networks for anomaly detection in the Post-Mortem time series of LHC superconducting magnets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}