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unfolding
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全事件粒子级展开的可变长度潜变分扩散
粒子物理实验中的测量必须考虑用于观测相互作用的探测器的不完善响应。最近，生成式机器学习模型在高维度中执行非直方图展开展现出了潜力。然而，目前所有生成方法限制于展开一组固定的可观察性，使它们无法在变量维度的碰撞数据环境中进行全事件展开。文章介
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2 months ago
改进基于生成模型的展开方法与 Schrödinger 桥
基于机器学习的展开研究区域中，基于判别模型和生成模型出现了两种主要方法。我们提出使用 Shroedinger Bridges 和扩散模型创建 SBUnfold，这种展开方法结合了判别模型和生成模型的优势，并在合成的 Z+jets 数据集上展
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10 months ago
使用条件生成对抗网络的二维全吸收光谱
本研究使用深度学习方法，探索利用条件生成对抗网络去除大体积伽马射线探测器的响应，并分析分段式伽马射线总吸收光谱仪 (TAS) 的解折叠方式。研究结果表明，我们的模型在大部分仿真测试中都在探测器分辨率范围内表现出良好的名称特征。
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2 years ago
用生成对抗网络进行展开
本文介绍了使用改进的生成对抗网络（MSGAN）对数据进行展开的新方法，在各种分布上的表现与目前使用的方法相当，这是一种先进的机器学习方法的原理证明，可以很好地建模探测器效应。
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6 years ago
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