Boosting Sensitivity to with Graph Neural Networks and XGBoost
Cette étude démontre que l'utilisation de réseaux de neurones sur graphes (GNN) améliore significativement la sensibilité de la recherche de la production de double Higgs () par rapport aux modèles XGBoost, permettant ainsi d'obtenir de meilleures contraintes sur l'auto-couplage du boson de Higgs.