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Lucio Mwinmaarong Dery;本杰明·纳奇曼;弗朗西斯科·鲁博;阿里尔·施瓦茨曼

高能物理中的弱监督分类。 （英语） Zbl 1380.81439号

《高能物理杂志》。 2017年第5期，第145号论文，第11页（2017）.
摘要：随着机器学习算法变得越来越复杂，能够利用数据的细微特征，它们往往变得更加依赖模拟。本文提出了一种新的方法，称为弱监督分类，其中类比例是机器学习算法的唯一输入。使用高能物理中最具挑战性的二进制分类任务之一——夸克与胶子标记——我们表明，弱监督分类可以与完全监督算法的性能相匹配。此外，通过设计，新算法对仿真数据中的识别特征的任何错误建模都不敏感。弱监督分类是一种通用程序，当详细模拟不可靠或不可用时，可应用于各种学习问题以提高性能和鲁棒性。

引用于三文件

MSC公司：

81伏05 强相互作用，包括量子色动力学
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

喷气式飞机;弱监督分类;机器学习算法

软件：

动力箱;github;快速喷气式飞机;亚当;凯拉斯;SHERPA公司;赫维格++;PYTHIA8公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.M.Dery}等人，《高能物理学杂志》。2017年，第5期，第145号论文，第11页（2017；Zbl 1380.81439）
全文： 内政部 arXiv公司

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