Exploration of bottom quark originated jet tagging with machine learning techniques

Bu çalışmada, parçacık fiziğinde b kuark kaynaklı jetlerin sınıflandırılması problemine Makine Öğrenimi yöntemleri uygulanmıştır. Bu amaçla, özel olarak hazırlanmış bir veri seti üzerinde Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), XGBoost ve Retentive Networks modelleri test edilmiştir. Retentive Network tabanlı JetRetNet mimarisi, üç model arasında üstün performans göstermiştir. Performans değerlendirmeleri, DeepJet ve Particle Transformer gibi son teknoloji modellerle karşılaştırılarak gerçekleştirilmiştir. JetRetNet, bu modelleri aşamamakla birlikte, daha fazla veri ve optimizasyon ile gelecekte b jet etiketleme problemlerinde önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.