Validating a Machine Learning Approach to Identify Quenched Jets in Heavy-Ion Collisions
यह शोध पत्र एक लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण को मान्य करता है जो जेट सबस्ट्रक्चर और पार्टन शॉवर हिस्ट्री का लाभ उठाकर भारी-आयन टकरावों में जेट क्वेंचिंग की सफलतापूर्वक पहचान करता है, जो डिटेक्टर प्रभावों को ध्यान में रखते हुए भी मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है और अप्रशिक्षित अवलोकनों (अनट्रेन्ड ऑब्जर्वेबल्स) तक सामान्यीकृत होता है।