Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics

A bstract Autoencoders are widely used in machine learning applications, in particular for anomaly detection. Hence, they have been introduced in high energy physics as a promising tool for model-independent new physics searches. We scrutinize the usage of autoencoders for unsupervised anomaly detec...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:The journal of high energy physics Jg. 2021; H. 6; S. 1 - 32
Hauptverfasser: Finke, Thorben, Krämer, Michael, Morandini, Alessandro, Mück, Alexander, Oleksiyuk, Ivan
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.06.2021
Springer Nature B.V
SpringerOpen
Schlagworte:
ISSN:1029-8479, 1029-8479
Online-Zugang:Volltext
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