探索端到端可微分的神经荷电粒子径迹追踪 —— 从损失地形角度
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。应用图神经网络的端到端可微分损失学习方案在带电粒子追踪中表现良好，具有全局连接的学习解决方案和优秀的训练性能，可用于减轻预测不稳定性并提高下游任务的性能。
该研究比较了图神经网络和基于核的变压器在高能电子 - 正电子碰撞事件重建中的应用。通过超参数调整和硬件处理器的支持，提高了模型的物理性能和可移植性。研究结果表明，该模型在高粒度输入上训练后，能够与基线模型相竞争。数据集和软件已按照FAIR原则发布，可用于重现研究。
