Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Bortolato, Blaž [VerfasserIn]   i
 Smolkovič, Aleks [VerfasserIn]   i
 Dillon, Barry M. [VerfasserIn]   i
 Kamenik, Jernej F. [VerfasserIn]   i
Titel:Bump hunting in latent space
Verf.angabe:Blaž Bortolato, Aleks Smolkovič, Barry M. Dillon, Jernej F. Kamenik
E-Jahr:2022
Jahr:3 June 2022
Umfang:8 S.
Fussnoten:Gesehen am 20.01.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Physical review
Ort Quelle:Ridge, NY : American Physical Society, 2016
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:105(2022), 11, Artikel-ID 115009, Seite 1-8
ISSN Quelle:2470-0029
Abstract:Unsupervised anomaly-detection could be crucial in future analyses searching for rare phenomena in large datasets, as for example collected at the LHC. To this end, we introduce a physics inspired variational autoencoder (VAE) architecture which performs competitively and robustly on the LHC Olympics Machine Learning Challenge datasets. We demonstrate how embedding some physical observables directly into the VAE latent space, while at the same time keeping the anomaly-detection manifestly agnostic to them, can help to identify and characterize features in measured spectra as caused by the presence of anomalies in a dataset.
DOI:doi:10.1103/PhysRevD.105.115009
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1103/PhysRevD.105.115009
 Volltext: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.105.115009
 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevD.105.115009
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1831607441
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69008540   QR-Code
zum Seitenanfang