Deep Learning in High Energy Physics

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F18%3A00325063" target="_blank" >RIV/68407700:21340/18:00325063 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Deep Learning in High Energy Physics
Popis výsledku v původním jazyce
Data analysis in high energy physics (HEP) includes solving complex classification tasks. That is why specific machine learning approaches such as artificial neural networks (ANN) [1] are often utilized today. We present our ANN implementations for Higgs boson occurrence events separation in Monte Carlo simulated data. Our results demonstrate the benefits of deep learning approaches in HEP data analysis and show the great performance for classification of the particle decays.
Název v anglickém jazyce
Deep Learning in High Energy Physics
Popis výsledku anglicky
Data analysis in high energy physics (HEP) includes solving complex classification tasks. That is why specific machine learning approaches such as artificial neural networks (ANN) [1] are often utilized today. We present our ANN implementations for Higgs boson occurrence events separation in Monte Carlo simulated data. Our results demonstrate the benefits of deep learning approaches in HEP data analysis and show the great performance for classification of the particle decays.

Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
SPMS 2018 - Stochastic and Physical Monitoring Systems, Proceedings of the international conference
ISBN
978-80-01-06501-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
83-87
Název nakladatele
Česká technika - nakladatelství ČVUT
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Dobřichovice
Datum konání akce
18. 6. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)