Speaker
大木 賢祥
(大阪公立大学)
Description
機械学習を用いたトップクォーク識別ツールの開発を行った。これまでに、深層学習(DNN)を用いて、特徴量ではなく、事象中の粒子の情報(low-level data)を直接DNNに入力して識別を行う手法を開発してきた。本研究では、先行研究(ILCなど)で開発した手法を、LHC実験でのトップクォーク識別に適用し、性能を評価している。その現状について発表する。
