الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الفيزياء · arXiv · 2026-10-21

هذا هو SParTA: بنية محوّلات نمطية وفعّالة وقابلة للتوسّع لوسم النفاثات

العنوان الأصلي: This is SParTA: A modular, efficient and scalable transformer architecture for jet-tagging

يواجه وسم الجتات في المصادمات عالية الطاقة التكلفة الذاكرية التربيعية لانتباه الذات الكامل عبر جميع مكونات الجت. يطبّق SParTA انتباه التفاعل التربيعي فقط على أصعب N من المكونات مرتّبة حسب تناقص الزخم المستعرض، ويدمج المكونات اللينة المتبقية عبر انتباه متقاطع خطي، محسبًا السمات الثنائية ديناميكيًا من الزخم الرباعي. يحقق نموذج بـ 300K معلمة 92.02% AUC ودقة 85.06% في وسم الكوارك والغلوون، مطابقًا أداء Particle Transformer ذي 2.14M معلمة بعدد معلمات يعادل السُبع، ومتفوقًا على IAFormer بنسبة 21% في رفض الخلفية عند كفاءة إشارة 30%، بينما يتفوق في وسم الكواركات العلوية المعزّزة على ParT وParticleNet بـ 511K معلمة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →