Junipr netscreen 防火墙基本概念

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junipr是一种在粒子物理学中进行无监督学习的方法，该方法围绕射流表示为二叉树的方式建立了射流的概率模型。 可以针对不同事件或喷气机类型学习单独的瞻博网络模型，然后进行比较和探索以获取物理洞察力。 相对概率也可以用于判别。 在这封信中，我们展示了如何在分类的上下文中优化单独模型的训练以优化区分能力。 我们将这种改进的方法称为二进制junipr。 二进制junipr实现了最新的夸克胶区分和顶部标记性能。 然后可以分析训练有素的模型，以提供有关如何实现分类的物理见解。 作为示例，我们探讨了夸克和胶

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRo