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
Cite this
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver
}
Identification of heavy, energetic, hadronically decaying particles using machine-learning techniques. / CMS Collaboration.
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.
AU - Tumasyan, A.
AU - Adam, W.
AU - Ambrogi, F.
AU - Bergauer, T.
AU - Dragicevic, M.
AU - Erö, J.
AU - Del Valle, A. Escalante
AU - Flechl, M.
AU - Frühwirth, R.
AU - Jeitler, M.
AU - Krammer, N.
AU - Krätschmer, I.
AU - Liko, D.
AU - Madlener, T.
AU - Mikulec, I.
AU - Rad, N.
AU - Schieck, J.
AU - Schöfbeck, R.
AU - Spanring, M.
AU - Waltenberger, W.
AU - Wulz, C. E.
AU - Zarucki, M.
AU - Drugakov, V.
AU - Mossolov, V.
AU - Gonzalez, J. Suarez
AU - Darwish, M. R.
AU - De Wolf, E. A.
AU - Di Croce, D. D.
AU - Janssen, X.
AU - Lelek, A.
AU - Pieters, M.
AU - Sfar, H. Rejeb
AU - Van Haevermaet, H.
AU - Van Mechelen, P.
AU - Van Putte, S.
AU - Van Remortel, N.
AU - Blekman, F.
AU - Bols, E. S.
AU - Chhibra, S. S.
AU - D'Hondt, J.
AU - De Clercq, J. D.
AU - Lontkovskyi, D.
AU - Lowette, S.
AU - Marchesini, I.
AU - Moortgat, S.
AU - Python, Q.
AU - Skovpen, K.
AU - Tavernier, S.
AU - Van Doninck, W.
AU - Van Mulders, P. V.
AU - Beghin, D.
AU - Bilin, B.
AU - Clerbaux, B.
AU - De Lentdecker, G. D.
AU - Delannoy, H.
AU - Dorney, B.
AU - Favart, L.
AU - Grebenyuk, A.
AU - Kalsi, A. K.
AU - Moureaux, L.
AU - Popov, A.
AU - Postiau, N.
AU - Starling, E.
AU - Thomas, L.
AU - Velde, C. Vander
AU - Vanlaer, P.
AU - Vannerom, D.
AU - Cornelis, T.
AU - Dobur, D.
AU - Khvastunov, I.
AU - Niedziela, M.
AU - Roskas, C.
AU - Tytgat, M.
AU - Verbeke, W.
AU - Vermassen, B.
AU - Vit, M.
AU - Bondu, O.
AU - Bruno, G.
AU - Caputo, C.
AU - David, P.
AU - Delaere, C.
AU - Delcourt, M.
AU - Giammanco, A.
AU - Lemaitre, V.
AU - Prisciandaro, J.
AU - Saggio, A.
AU - Marono, M. Vidal
AU - Vischia, P.
AU - Zobec, J.
AU - Alves, F. L.
AU - Alves, G. A.
AU - Silva, G. Correia
AU - Hensel, C.
AU - Moraes, A.
AU - Teles, P. Rebello
AU - Chagas, E. Belchior Batista Das
AU - Carvalho, W.
AU - Chinellato, J.
AU - Coelho, E.
AU - Da Costa, E. M.
AU - Da Silveira, G. G.
AU - Damiao, D. De Jesus
AU - Martins, C. De Oliveira
AU - Souza, S. Fonseca De
AU - Guativa, L. M.Huertas
AU - Malbouisson, H.
AU - Martins, J.
AU - Figueiredo, D. Matos
AU - Jaime, M. Medina
AU - De Almeida, M. Melo
AU - Herrera, C. Mora
AU - Mundim, L.
AU - Nogima, H.
AU - Da Silva, W. L.Prado
AU - Rosas, L. J.Sanchez
AU - Santoro, A.
AU - Sznajder, A.
AU - Thiel, M.
AU - Manganote, E. J.Tonelli
AU - Da Silva De Araujo, F. Torres
AU - Pereira, A. Vilela
AU - Bernardes, C. A.
AU - Calligaris, L.
AU - Tomei, T. R.Fernandez Perez
AU - Gregores, E. M.
AU - Lemos, D. S.
AU - Mercadante, P. G.
AU - Novaes, S. F.
AU - Padula, Sandra S.
AU - Aleksandrov, A.
AU - Antchev, G.
AU - Hadjiiska, R.
AU - Iaydjiev, P.
AU - Misheva, M.
AU - Rodozov, M.
AU - Shopova, M.
AU - Sultanov, G.
AU - Bonchev, M.
AU - Dimitrov, A.
AU - Ivanov, T.
AU - Litov, L.
AU - Pavlov, B.
AU - Petkov, P.
AU - Petrov, A.
AU - Fang, W.
AU - Gao, X.
AU - Yuan, L.
AU - Ahmad, M.
AU - Hu, Z.
AU - Wang, Y.
AU - Chen, G. M.
AU - Chen, H. S.
AU - Chen, M.
AU - Jiang, C. H.
AU - Leggat, D.
AU - Liao, H.
AU - Liu, Z.
AU - Spiezia, A.
AU - Tao, J.
AU - Yazgan, E.
AU - Zhang, H.
AU - Zhang, S.
AU - Zhao, J.
AU - Agapitos, A.
AU - Ban, Y.
AU - Chen, G.
AU - Levin, A.
AU - Li, J.
AU - Li, L.
AU - Li, Q.
AU - Mao, Y.
AU - Qian, S. J.
AU - Wang, D.
AU - Wang, Q.
AU - Xiao, M.
AU - Avila, C.
AU - Cabrera, A.
AU - Florez, C.
AU - Hernández, C. F.González
AU - Delgado, M. A.Segura
AU - Guisao, J. Mejia
AU - Alvarez, J. D.Ruiz
AU - González, C. A.Salazar
AU - Arbelaez, N. Vanegas
AU - Giljanović, D.
AU - Godinovic, N.
AU - Lelas, D.
AU - Puljak, I.
AU - Sculac, T.
AU - Antunovic, Z.
AU - Kovac, M.
AU - Brigljevic, V.
AU - Ferencek, D.
AU - Kadija, K.
AU - Mesic, B.
AU - Roguljic, M.
AU - Starodumov, A.
AU - Susa, T.
AU - Ather, M. W.
AU - Attikis, A.
AU - Erodotou, E.
AU - Ioannou, A.
AU - Kolosova, M.
AU - Konstantinou, S.
AU - Mavromanolakis, G.
AU - Mousa, J.
AU - Nicolaou, C.
AU - Ptochos, F.
AU - Razis, P. A.
AU - Rykaczewski, H.
AU - Tsiakkouri, D.
AU - Finger, M.
AU - Kveton, A.
AU - Tomsa, J.
AU - Ayala, E.
AU - Jarrin, E. Carrera
AU - Abdalla, H.
AU - Khalil, S.
AU - Bhowmik, S.
AU - Oliveira, A. Carvalho Antunes De
AU - Dewanjee, R. K.
AU - Ehataht, K.
AU - Kadastik, M.
AU - Raidal, M.
AU - Veelken, C.
AU - Eerola, P.
AU - Forthomme, L.
AU - Kirschenmann, H.
AU - Osterberg, K.
AU - Voutilainen, M.
AU - Garcia, F.
AU - Havukainen, J.
AU - Heikkilä, J. K.
AU - Karimäki, V.
AU - Kim, M. S.
AU - Kinnunen, R.
AU - Lampén, T.
AU - Lassila-Perini, K.
AU - Laurila, S.
AU - Lehti, S.
AU - Lindén, T.
AU - Luukka, P.
AU - Maënpaä¨, T.
AU - Siikonen, H.
AU - Tuominen, E.
AU - Tuominiemi, J.
AU - Tuuva, T.
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.
KW - Large detector-systems performance
KW - Pattern recognition, cluster finding, calibration and fitting methods
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85088524436&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1088/1748-0221/15/06/P06005
DO - 10.1088/1748-0221/15/06/P06005
M3 - Article
AN - SCOPUS:85088524436
VL - 15
JO - Journal of Instrumentation
JF - Journal of Instrumentation
SN - 1748-0221
IS - 6
M1 - P06005
ER -