Unsupervised and lightly supervised learning in particle physics
We review the main applications of machine learning models that are not fully supervised in particle physics, i.e., clustering, anomaly detection, detector simulation, and unfolding. Unsupervised methods are ideal for anomaly detection tasks—machine learning models can be trained on background data...
Uloženo v:
| Vydáno v: | The European physical journal. ST, Special topics Ročník 233; číslo 15-16; s. 2559 - 2596 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.11.2024
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1951-6355, 1951-6401 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!