Neuronale Netze zur Auswertung von Delay Line Detektoren ...

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Kapitel 4. Single Layer Perceptron Abbildung 4.4.: Abstand des gewichteten Mittelwertes zum tatsächlichen Auftreffpunkt. Die x-Achse gibt nicht den Radius, sondern die Fläche der dazugehörigen Kreisscheibe an. 24
Kapitel 4. Single Layer Perceptron dung 4.5 zeigt. Der Kreisradius für die Interpretation muss dann nur entsprechend angepasst werden 3 . Abbildung 4.5.: Beispielhafte Ausgabe eines SLP, dessen Auflösung auf 80x80 erhöht wurde. Im rechten Bild ist der Auftreffpunkt vergrößert dargestellt. 4.3. Double Hit Bisher wurde nur der Fall betrachtet, wenn ein Teilchen den Detektor trifft (Single Hit). Dieser Fall ist relativ einfach und kann auch ohne neuronale Netze gelöst werden. Die Hauptaufgabe der neuronalen Netze soll aber die Detektion von Multi Hits sein. Aus diesem Grund wurde im nächsten Schritt ein SLP wie im vorherigen Abschnitt trainiert, zur Ausgabe wurden dann die Signale von zwei verschiedenen Hits aufsummiert. Dies entspricht dem physikalischen Fall, wenn zwei Elektronen perfekt gleichzeitig auf den Detektor treffen. Diese Vereinfachung ist physikalisch nicht unbedingt sinnvoll, gibt aber erste Eindrücke über das Verhalten der neuronalen Netze in diesem Fall. Erstaunlicherweise sehen die Ausgaben des neuronalen Netzes immer noch sehr sinnvoll aus (siehe Abbildung 4.6). Die Frage ist nun, wie man von der Ausgabe des Netzes zu den tatsächlichen Auftrefforten kommt. Wie in der Abbildung zu sehen, können Hits, die weit auseinander liegen, genauso interpretiert werden, wie im Single Hit Fall. Kommen die Auftreffpunkte sich aber nahe (4.6c) ist eine Unterscheidung zum Single Hit nicht möglich 4 . 3 Der Radius ist in ROOT relativ zur Bingröße angegeben. Eine höhere Binzahl verkleinert also den absoluten Radius des Kreises. 4 Die Höhe des Maximums ist bei zwei Teilchen natürlich höher und somit ein Indiz für mehrere 25
Seite 1 und 2: Neuronale Netze zur Auswertung von
Seite 3 und 4: Inhaltsverzeichnis Einleitung 1 1.
Seite 5 und 6: Einleitung In der Atom- und Molekü
Seite 7 und 8: Kapitel 1. Der Detektor Abbildung 1
Seite 9 und 10: Kapitel 1. Der Detektor sind 2 . Ei
Seite 11 und 12: Kapitel 2. Neuronale Netze 1 sig(t)
Seite 13 und 14: Kapitel 2. Neuronale Netze Alle Neu
Seite 15 und 16: Kapitel 2. Neuronale Netze 2.3. Ler
Seite 17 und 18: Kapitel 2. Neuronale Netze Abbildun
Seite 19 und 20: Kapitel 2. Neuronale Netze δ j =
Seite 21 und 22: 3. Technische Details In dieser Arb
Seite 23 und 24: 4. Single Layer Perceptron 4.1. Imp
Seite 25 und 26: Kapitel 4. Single Layer Perceptron
Seite 27: Kapitel 4. Single Layer Perceptron
Seite 31 und 32: Kapitel 4. Single Layer Perceptron
Seite 33 und 34: 5. Multi Layer Perceptron Bei der I
Seite 35 und 36: Kapitel 5. Multi Layer Perceptron A
Seite 37 und 38: 6. Zusammenfassung & Ausblick Nachd
Seite 39 und 40: B. Anhang B.1. Quellcode zur Signal
Seite 41 und 42: Anhang B. Anhang double z = 0 . 0 ;

Neuronale Netze zur Auswertung von Delay Line Detektoren ...

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

Template löschen?

Als Template speichern?