Scalable Multi-Task Learning for Particle Collision Event Reconstruction with Heterogeneous Graph Neural Networks
यह शोध पत्र एक स्केलेबल हेट्रोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (HGNN) प्रस्तावित करता है जो मल्टी-टास्क लर्निंग प्रतिमान का उपयोग करता है ताकि कण वर्टेक्स एसोसिएशन और ग्राफ प्रूनिंग को एक साथ निष्पादित किया जा सके, जिससे लार्ज हैड्रोन कोलाइडर में जटिल कण टकराव घटनाओं के लिए ब्यूटी हैड्रॉन पुनर्निर्माण प्रदर्शन और अनुमान दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।