Abstract
Machine-learning (ML) techniques are explored to identify and classify hadronic decays of highly Lorentz-boosted W/Z/Higgs bosons and top quarks. Techniques without ML have also been evaluated and are included for comparison. The identification performances of a variety of algorithms are characterized in simulated events and directly compared with data. The algorithms are validated using proton-proton collision data at s = 13TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb-1. Systematic uncertainties are assessed by comparing the results obtained using simulation and collision data. The new techniques studied in this paper provide significant performance improvements over non-ML techniques, reducing the background rate by up to an order of magnitude at the same signal efficiency.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | P06005 |
| Number of pages | 87 |
| Journal | Journal of Instrumentation |
| Volume | 15 |
| Issue number | 6 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 3 Jun 2020 |
Keywords
- Large detector-systems performance
- Pattern recognition, cluster finding, calibration and fitting methods
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In: Journal of Instrumentation, Vol. 15, No. 6, P06005, 03.06.2020.
Research output: Contribution to journal › Article › Research › peer-review
TY - JOUR
T1 - Identification of heavy, energetic, hadronically decaying particles using machine-learning techniques
AU - Sirunyan, A. M.
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AU - Besancon, M.
AU - Laird, E.
AU - Nash, Jordan A.
AU - CMS Collaboration
PY - 2020/6/3
Y1 - 2020/6/3
N2 - Machine-learning (ML) techniques are explored to identify and classify hadronic decays of highly Lorentz-boosted W/Z/Higgs bosons and top quarks. Techniques without ML have also been evaluated and are included for comparison. The identification performances of a variety of algorithms are characterized in simulated events and directly compared with data. The algorithms are validated using proton-proton collision data at s = 13TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb-1. Systematic uncertainties are assessed by comparing the results obtained using simulation and collision data. The new techniques studied in this paper provide significant performance improvements over non-ML techniques, reducing the background rate by up to an order of magnitude at the same signal efficiency.
AB - Machine-learning (ML) techniques are explored to identify and classify hadronic decays of highly Lorentz-boosted W/Z/Higgs bosons and top quarks. Techniques without ML have also been evaluated and are included for comparison. The identification performances of a variety of algorithms are characterized in simulated events and directly compared with data. The algorithms are validated using proton-proton collision data at s = 13TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb-1. Systematic uncertainties are assessed by comparing the results obtained using simulation and collision data. The new techniques studied in this paper provide significant performance improvements over non-ML techniques, reducing the background rate by up to an order of magnitude at the same signal efficiency.
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KW - Pattern recognition, cluster finding, calibration and fitting methods
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VL - 15
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