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arXiv 1907.05075hep-phhep-ex
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利用深度学习模型实现新一代部分子密度

Towards a new generation of parton densities with deep learning models

Stefano Carrazza, Juan Cruz-Martinez

摘要:

我们提出了一种新的回归模型,用于确定部分子分布函数(PDF),使用深度学习项目启发的技术。在NNPDF方法的背景下,我们实现了一个新的高效的计算框架,基于图生成的PDF参数化和梯度下降优化模型。最佳的模型配置来自一个强大的交叉验证机制,通过超参数化调整过程。我们表明,这个新的框架提供的结果优于目前最先进的PDF拟合方法的最佳模型选择和计算资源的使用。

英文摘要:

We present a new regression model for the determination of parton distribution functions (PDF) using techniques inspired from deep learning projects. In the context of the NNPDF methodology, we implement a new efficient computing framework based on graph generated models for PDF parametrization and gradient descent optimization. The best model configuration is derived from a robust cross-validation mechanism through a hyperparametrization tune procedure. We show that results provided by this new framework outperforms the current state-of-the-art PDF fitting methodology in terms of best model selection and computational resources usage.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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