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上传时间: 2020-05-04
详细说明：我们利用神经密度估计的最新突破，提出了一种新的无监督的密度估计（ANODE）技术进行无异常检测。 通过估计信号区域和边带中数据的条件概率密度，并将其内插到信号区域中，可以构建数据与背景之间完全由数据驱动的似然比。 该似然比对可能由于局部异常而导致的数据过密度敏感。 另外，ANODE方法的独特潜在好处是可以使用学习的密度直接估算背景。 最后，ANODE能够抵抗信号区域和边带之间的系统差异，因此比其他方法具有更广泛的适用性。 我们使用LHC Olympics 2020 R＆D数据集展示了这种新方法的强大功能。 我们展示了ANODE如何在背景预测上以高达7的因数提高dijet颠簸狩猎的重要性，准确度为10％。 尽管使用LHC作为重复性示例，但此处开发的方法在物理学及其他领域的异常检测方面具有更广泛的适用性。
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