TrackFormers：寻找基于 Transformer 的粒子追踪方法用于高亮度 LHC 时代

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

高能物理学的数据处理，粒子轨道重建，机器学习，Transformer 架构

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，能够与基线模型相竞争。研究数据集和软件已按照FAIR原则发布。

transformer 图神经网络 基于核的变压器 机器学习模型 物理性能 高能电子 - 正电子碰撞
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