Theses et Memoires de l'universite d'Antananarivo

Resume

dans ce travail, nous avons utilisé le deep learning pour détecter des particules exotiques issues de deux processus : higgs et susy. d’abord, nous avons construit un modèle neuronal de base à l’aide de la librairie tensorflow en python. puis, nous avons optimisé ce modèle de base en testant de nombreuses valeurs des hyperparamètres. c’est seulement après cela que nous avons entraîné le réseau avec quelques valeurs d’hyperparamètres, différents types de données d’entrée, et avec les deux processus : higgs et susy. après l’apprentissage, nous avons constaté que, malgré les contraintes de temps et de matériels, les modèles ont donné de très bons résultats. cela démontre que le deep learning peut aider les physiciens à rechercher des particules exotiques parmi les différentes particules issues des données d’un collisionneur.

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