Anomaly detection through employing machine learning techniques has emerged as a novel powerful tool in the search for new physics beyond the Standard Model. Historically similar to the development of jet observables, theoretical consistency has not always assumed a central role in the fast development of algorithms and neural network architectures. In this work, we construct an infrared and collinear safe autoencoder based on graph neural networks by employing energy-weighted message passing. We demonstrate that whilst this approach has theoretically favourable properties, it also exhibits formidable sensitivity to non-QCD structures.


翻译:通过使用机器学习技术进行异常探测已成为在标准模型之外寻找新物理学的新的有力工具。历史上,理论一致性与喷射观测系统的发展类似,在算法和神经网络结构的快速发展方面,理论一致性并不总是发挥中心作用。在这项工作中,我们利用能量加权信息传递的方式,在图形神经网络的基础上,建造红外和山线安全自动编码器。我们证明,虽然这种方法在理论上具有有利的特性,但对非QCD结构也表现出极大的敏感性。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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