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天体物理学 > 天体物理学的仪器与方法

arXiv:1908.08763 (astro-ph)
[提交于 2019年8月23日 ]

标题: 深度神经网络在IceCube事件类型分类中的应用

标题: Application of Deep Neural Networks to Event Type Classification in IceCube

Authors:Maximilian Kronmueller, Theo Glauch (for the IceCube Collaboration)
摘要: 冰立方中微子天文台能够测量能量范围在 100 GeV 到几个 PeV 之间的所有 flavour 中微子通量。 由于中微子相互作用的不同特征和探测器的几何形状,所有高级分析的第一步都需要选择合适的事件。 然而,目前还没有算法能够对事件的基本相互作用类型做出通用预测。 对此的一种可能解决方案是使用类似于通常用于 2D 图像识别的深度神经网络。 我们在这里介绍的分类器基于现代 InceptionResNet 架构,并包括多任务学习,以扩大应用领域并提高结果的整体准确性。 我们将详细讨论网络架构,并检查分类器在事件类型分类中的性能,并解释其在冰立方中的可能应用。
摘要: The IceCube Neutrino Observatory is able to measure the all-flavor neutrino flux in the energy range between 100 GeV and several PeV. Due to the different features of the neutrino interactions and the geometry of the detector, all high-level analyses require a selection of suitable events as a first step. However, presently, no algorithm exists that gives a generic prediction of an event's underlying interaction type. One possible solution to this is the use of deep neural networks similar to the ones commonly used for 2D image recognition. The classifier that we present here is based on the modern InceptionResNet architecture and includes multi-task learning in order to broaden the field of application and increase the overall accuracy of the result. We provide a detailed discussion of the network's architecture, examine the performance of the classifier for event type classification and explain possible applications in IceCube.
主题: 天体物理学的仪器与方法 (astro-ph.IM)
引用方式: arXiv:1908.08763 [astro-ph.IM]
  (或者 arXiv:1908.08763v1 [astro-ph.IM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1908.08763
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Theo Glauch [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2019 年 8 月 23 日 11:31:16 UTC (12,652 KB)
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