Signal-Aware Contrastive Latent Spaces for Anomaly Detection
Il paper propone un metodo di apprendimento contrastivo supervisionato per costruire spazi latenti a bassa dimensionalità che migliorano la rilevazione di anomalie nei dati ad alta dimensionalità della fisica delle particelle, aumentando significativamente la sensibilità sia per segnali BSM noti che per topologie inedite.