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用于粒子流重建的可扩展神经网络模型与万亿级数据集

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内容提要

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，证明两者都能够实现逼真的粒子流重建，同时避免了二次内存分配和计算成本。超参数调整显著改善了模型的物理性能，并展示了该模型在多种硬件处理器上具有高度可移植性。数据集和软件已按照FAIR原则发布，可用于重现研究。

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标签

FAIR原则 图神经网络 基于核的变压器 数据集 机器学习模型 神经网络 高能电子-正电子碰撞
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