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TrackSorter: 一个基于 Transformer 的高能物理径迹寻找排序算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本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，改善了模型的物理性能。证明了该模型在高粒度输入上训练后，具有与基线相竞争的物理性能。发布了用于重现研究的数据集和软件。
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关键要点
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研究了可扩展的机器学习模型，用于高能电子 - 正电子碰撞的完全事件重建。
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比较了图神经网络和基于核的变压器，证明两者在粒子流重建中有效。
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超参数调整在超级计算机上显著改善了模型的物理性能。
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模型在Nvidia、AMD和Intel Habana卡的硬件处理器上具有高度可移植性。
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模型可以在高粒度输入上训练，获得与基线相竞争的物理性能。
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根据FAIR原则发布了用于重现研究的数据集和软件。
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