February 9, 2024 Bachelor Thesis Open Access

Tödter, Pascal

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  "contributor": [], 
  "creator": [
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      "affiliation": "KIT/ETP", 
      "name": "T\u00f6dter, Pascal"
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  ], 
  "datePublished": "2024-02-09", 
  "description": "<p>Mit dieser Bachelorarbeit soll zuerst untersucht werden, wie gut sich Ereignisse mit einem neuronalen Netz in die Prozessklassen tt+H(bb), tt+Z(bb), oder tt+bb einsortieren lassen (Multiklassifikation). Da hier mit Simulationsdaten gearbeitet wird, ist es m&ouml;glich zu erfassen, wie gut die Vorhersage des Netzes mit dem &bdquo;wahren&ldquo; Prozess, der in diesem Ereignis stattgefunden hat, &uuml;bereinstimmt. Anschlie&szlig;end wird weitergehend untersucht, wie sich die<br>\nVorhersage des Netzes &auml;ndert, wenn es wie zuvor beschrieben durch eine Jet-Sortierung mehr Informationen erh&auml;lt. Abschlie&szlig;end erfolgt die Auswertung, ob sich die Klassifizierung mit Hinzugabe weiterer Informationen durch die Jet-Sortierung deutlich verbessert und es sich lohnt, ein neuronales Netz zu entwerfen, welches die Mutterteilcheninformation f&uuml;r die echten Messdaten aus dem CMS-Detektor bestimmt.</p>", 
  "headline": "Bedeutung von Informationen auf Parton-Ebene f\u00fcr die tt+X-Prozessklassifizierung mit neuronalen Netzen", 
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  "keywords": [
    "tt+X", 
    "neuronale Netze"
  ], 
  "name": "Bedeutung von Informationen auf Parton-Ebene f\u00fcr die tt+X-Prozessklassifizierung mit neuronalen Netzen", 
  "url": "https://publish.etp.kit.edu/record/22215"
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