An interpretable unsupervised representation learning for high precision measurement in particle physics
El artículo presenta el Autoencoder de Histograma (HistoAE), un modelo de aprendizaje profundo no supervisado con una pérdida personalizada basada en histogramas que crea un espacio latente físicamente interpretable para detectores de microtiras de silicio, logrando mediciones de carga y posición de alta precisión comparables con los métodos convencionales al tiempo que permite simulaciones de detectores rápidas.