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深度学习模型在对撞机中寻找新物理时的可移植性

上传者: 2020-07-23 18:58:21上传 PDF文件 645.41KB 热度 18次
在这项工作中,我们评估了深度学习模型的可移植性,以检测超出标准模型的信号。 为此,我们在三种不同的信号模型上训练了深度神经网络:通过改变风味的中性电流产生<math> t Z </ math>,成对产生类似矢量的<math > T </ math>-夸克通过标准模型胶子聚变和在3个质量点(1、1.2和1.4 TeV)的重胶子衰变中发生夸克。 这些网络使用<math> t 进行了训练
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