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Generative networks for precision enthusiasts

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Generative networks are opening new avenues in fast event generation for the LHC. We show how generative flow networks can reach percent-level precision for kinematic distributions, how they can be trained jointly with a discriminator, and how this discriminator improves the generation. Our joint tr...

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Hauptverfasser: Butter, Anja (VerfasserIn) , Heimel, Theo (VerfasserIn) , Hummerich, Sander (VerfasserIn) , Krebs, Tobias (VerfasserIn) , Plehn, Tilman (VerfasserIn) , Rousselot, Armand (VerfasserIn) , Vent, Sophia (VerfasserIn)
Dokumenttyp: Article (Journal) Kapitel/Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: 9 Dec 2021
In: Arxiv
Year: 2020, Pages: 1-27
DOI:10.48550/arXiv.2110.13632
Online-Zugang:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.13632
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: http://arxiv.org/abs/2110.13632
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Verfasserangaben:Anja Butter, Theo Heimel, Sander Hummerich, Tobias Krebs, Tilman Plehn, Armand Rousselot, and Sophia Vent
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Generative networks for precision enthusiasts von Butter, Anja (VerfasserIn) , Heimel, Theo (VerfasserIn) , Hummerich, Sander (VerfasserIn) , Krebs, Tobias (VerfasserIn) , Plehn, Tilman (VerfasserIn) , Rousselot, Armand (VerfasserIn) , Vent, Sophia (VerfasserIn) ,


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