An unfolding method based on conditional Invertible Neural Networks (cINN) using iterative training
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Backes, Mathias, Butter, Anja, Dunford, Monica, Malaescu, Bogdan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2022
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Event-by-event Comparison between Machine-Learning- and Transfer-Matrix-based Unfolding Methods
par: Backes, Mathias, et autres
Publié: (2023)
par: Backes, Mathias, et autres
Publié: (2023)
New BaBar studies of high-order radiation and the new landscape of data-driven HVP predictions of the muon g-2
par: Malaescu, Bogdan
Publié: (2024)
par: Malaescu, Bogdan
Publié: (2024)
Exploring the BSM parameter space with Neural Network aided Simulation-Based Inference
par: Chatterjee, Atrideb, et autres
Publié: (2025)
par: Chatterjee, Atrideb, et autres
Publié: (2025)
Classifier Surrogates: Sharing AI-based Searches with the World
par: Bieringer, Sebastian, et autres
Publié: (2024)
par: Bieringer, Sebastian, et autres
Publié: (2024)
Accelerating Resonance Searches via Signature-Oriented Pre-training
par: Li, Congqiao, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Congqiao, et autres
Publié: (2024)
Data-based form factor corrections between the two-pion $τ$ and $e^+e^-$ spectral functions
par: Davier, Michel, et autres
Publié: (2025)
par: Davier, Michel, et autres
Publié: (2025)
Development of systematic uncertainty-aware neural network trainings for binned-likelihood analyses at the LHC
par: CMS Collaboration
Publié: (2025)
par: CMS Collaboration
Publié: (2025)
Stabilizing Neural Likelihood Ratio Estimation
par: Acosta, Fernando Torales, et autres
Publié: (2025)
par: Acosta, Fernando Torales, et autres
Publié: (2025)
Stay Positive: Neural Refinement of Sample Weights
par: Nachman, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
par: Nachman, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
Accurate and robust methods for direct background estimation in resonant anomaly detection
par: Das, Ranit, et autres
Publié: (2024)
par: Das, Ranit, et autres
Publié: (2024)
Frequentist Uncertainties on Neural Density Ratios with wifi Ensembles
par: Benevedes, Sean, et autres
Publié: (2025)
par: Benevedes, Sean, et autres
Publié: (2025)
Accelerating HEP simulations with Neural Importance Sampling
par: Deutschmann, Nicolas, et autres
Publié: (2024)
par: Deutschmann, Nicolas, et autres
Publié: (2024)
Enhancing next token prediction based pre-training for jet foundation models
par: Birk, Joschka, et autres
Publié: (2025)
par: Birk, Joschka, et autres
Publié: (2025)
Communicating Likelihoods with Normalising Flows
par: Araz, Jack Y., et autres
Publié: (2025)
par: Araz, Jack Y., et autres
Publié: (2025)
Graph theory inspired anomaly detection at the LHC
par: Araz, Jack Y., et autres
Publié: (2025)
par: Araz, Jack Y., et autres
Publié: (2025)
FlexCAST: Enabling Flexible Scientific Data Analyses
par: Nachman, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
par: Nachman, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
Isolating Unisolated Upsilons with Anomaly Detection in CMS Open Data
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2025)
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2025)
Unbinned inclusive cross-section measurements with machine-learned systematic uncertainties
par: Benato, Lisa, et autres
Publié: (2025)
par: Benato, Lisa, et autres
Publié: (2025)
Double Metric Learning for Building Directed Graphs with Chain Connections for the ATLAS ITk Detector
par: Chan, Jay
Publié: (2026)
par: Chan, Jay
Publié: (2026)
Seeing Double: Calibrating Two Jets at Once
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2024)
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2024)
Why Is Attention Sparse In Particle Transformer?
par: Legge, Timothy, et autres
Publié: (2025)
par: Legge, Timothy, et autres
Publié: (2025)
Look everywhere effects in anomaly detection
par: Hein, Marie, et autres
Publié: (2025)
par: Hein, Marie, et autres
Publié: (2025)
Resummed Distribution Functions: Making Perturbation Theory Positive and Normalized
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2025)
par: Gambhir, Rikab, et autres
Publié: (2025)
stanhf: HistFactory models in the probabilistic programming language Stan
par: Fowlie, Andrew
Publié: (2025)
par: Fowlie, Andrew
Publié: (2025)
Non-resonant Anomaly Detection with Background Extrapolation
par: Bai, Kehang, et autres
Publié: (2023)
par: Bai, Kehang, et autres
Publié: (2023)
Tools for Unbinned Unfolding
par: Milton, Ryan, et autres
Publié: (2025)
par: Milton, Ryan, et autres
Publié: (2025)
Automatizing the search for mass resonances using BumpNet
par: Arguin, Jean-Francois, et autres
Publié: (2025)
par: Arguin, Jean-Francois, et autres
Publié: (2025)
On the Statistical Interpretation of Discoveries in LHC Data
par: Chekanov, S. V., et autres
Publié: (2026)
par: Chekanov, S. V., et autres
Publié: (2026)
Searching for Anomalies with Foundation Models
par: Mikuni, Vinicius, et autres
Publié: (2026)
par: Mikuni, Vinicius, et autres
Publié: (2026)
Effective Lagrangian Morphing
par: Balasubramanian, Rahul, et autres
Publié: (2022)
par: Balasubramanian, Rahul, et autres
Publié: (2022)
Kitchen Sink Anomaly Detection
par: Das, Ranit, et autres
Publié: (2026)
par: Das, Ranit, et autres
Publié: (2026)
Observable Optimization for Precision Theory: Machine Learning Energy Correlators
par: Bhattacharya, Arindam, et autres
Publié: (2025)
par: Bhattacharya, Arindam, et autres
Publié: (2025)
Cluster Scanning: a novel approach to resonance searches
par: Oleksiyuk, Ivan, et autres
Publié: (2024)
par: Oleksiyuk, Ivan, et autres
Publié: (2024)
Log Gaussian Cox Process Background Modeling in High Energy Physics
par: Frid, Yuval, et autres
Publié: (2025)
par: Frid, Yuval, et autres
Publié: (2025)
Jet Tagging with More-Interaction Particle Transformer
par: Wu, Yifan, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yifan, et autres
Publié: (2024)
Precise interpretations of traditional fine-tuning measures
par: Fowlie, Andrew, et autres
Publié: (2024)
par: Fowlie, Andrew, et autres
Publié: (2024)
The Interplay of Machine Learning--based Resonant Anomaly Detection Methods
par: Golling, Tobias, et autres
Publié: (2023)
par: Golling, Tobias, et autres
Publié: (2023)
Full Phase Space Resonant Anomaly Detection
par: Buhmann, Erik, et autres
Publié: (2023)
par: Buhmann, Erik, et autres
Publié: (2023)
Towards Universal Unfolding of Detector Effects in High-Energy Physics using Denoising Diffusion Probabilistic Models
par: Pazos, Camila, et autres
Publié: (2024)
par: Pazos, Camila, et autres
Publié: (2024)
Parton Labeling without Matching: Unveiling Emergent Labelling Capabilities in Regression Models
par: Qiu, Shikai, et autres
Publié: (2023)
par: Qiu, Shikai, et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
Event-by-event Comparison between Machine-Learning- and Transfer-Matrix-based Unfolding Methods
par: Backes, Mathias, et autres
Publié: (2023) -
New BaBar studies of high-order radiation and the new landscape of data-driven HVP predictions of the muon g-2
par: Malaescu, Bogdan
Publié: (2024) -
Exploring the BSM parameter space with Neural Network aided Simulation-Based Inference
par: Chatterjee, Atrideb, et autres
Publié: (2025) -
Classifier Surrogates: Sharing AI-based Searches with the World
par: Bieringer, Sebastian, et autres
Publié: (2024) -
Accelerating Resonance Searches via Signature-Oriented Pre-training
par: Li, Congqiao, et autres
Publié: (2024)