AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · পদার্থবিজ্ঞান · arXiv · 2026-10-21

এই হলো SParTA: জেট-ট্যাগিংয়ের জন্য একটি মডুলার, দক্ষ এবং স্কেলেবল ট্রান্সফর্মার আর্কিটেকচার

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

উচ্চ-শক্তি কোলাইডারে জেট ট্যাগিং সম্মুখীন হয় সব জেট উপাদানের ওপর পূর্ণ সেলফ-অ্যাটেনশনের দ্বিঘাত মেমরি ব্যয়ের। SParTA দ্বিঘাত ইন্টারঅ্যাকশন অ্যাটেনশন প্রয়োগ করে কেবল অবরোহী অনুপ্রস্থ ভরবেগ অনুযায়ী সাজানো সবচেয়ে কঠিন N উপাদানের ওপর এবং অবশিষ্ট নরম উপাদানগুলোকে রৈখিক ক্রস-অ্যাটেনশনের মাধ্যমে অন্তর্ভুক্ত করে, ফোর-মোমেন্টা থেকে গতিশীলভাবে জোড়াভিত্তিক বৈশিষ্ট্য গণনা করে। 300K-প্যারামিটারের একটি মডেল কোয়ার্ক-গ্লুয়ন ট্যাগিংয়ে 92.02% AUC ও 85.06% নির্ভুলতা অর্জন করে, সাত ভাগের এক ভাগ প্যারামিটার সংখ্যায় 2.14M-প্যারামিটারের Particle Transformer-এর সমান হয়ে এবং 30% সিগন্যাল দক্ষতায় ব্যাকগ্রাউন্ড প্রত্যাখ্যানে IAFormer-কে 21% হারিয়ে দিয়ে, আর বুস্টেড টপ-ট্যাগিংয়ে 511K প্যারামিটার নিয়ে এটি ParT ও ParticleNet-কে ছাড়িয়ে যায়।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →