贝叶斯优化在CMS实验中的Higgs搜索下的机器学习算法中的应用
摘要：用于高能物理领域的机器学习算法，例如增强决策树和深度神经网络，被广泛使用。本研究的目的是应用贝叶斯优化来调整机器学习算法中使用的超参数。该算法在CERN的大型强子对撞机上的紧凑长歇暂陷实验中，对电磁能量计测量到的光子和电子进行能量回归过程。该算法的目标是估计紧凑长歇暂陷实验中碰撞中产生的光子和电子的能量，通过测量的能量来实现。
作者：Oriel Kiss
论文ID：1911.02501
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2019-11-12