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穆拉特·阿卜杜哈尼；任杰；吴磊；杨金敏；赵军

高能现象学的监督性深度学习：一个小综述。 （英语） Zbl 1452.68168号

Commun公司。西奥。物理学。 71，第8号，955-990（2019）.
摘要：深度学习是机器学习的一个分支，最近被应用于高能实验和现象学研究。在本说明中，我们简要回顾了使用有监督的深度学习的那些应用程序。我们首先描述了各种学习模型，然后概述了它们在高能现象学研究中的应用。本文详细描述了一些具体的应用，包括机器学习扫描在新物理参数空间分析中的应用，图形神经网络在搜索顶级产品中的应用以及在人物配对关系LHC顶部希格斯耦合的测量。

引用于5文件

MSC公司：

68T07型 人工神经网络与深度学习
81V25型 量子理论中的其他基本粒子理论
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\textit{M.Abdughani}等人，Commun。西奥。物理学。71，编号8，955--990（2019；兹bl 1452.68168）
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