Convolutional Neural Networks for Low Energy Gamma-Ray Air Shower Identification with HAWC
Autor
Abeysekara, A.U.; Albert, A.; Alfaro, R.J.; Álvarez Romero, J.d.D.; Alvarez, C.; Angeles Camacho, J.R.; Arteaga Velazquez, J.C.; Avila Rojas, D.O.; Ayala Solares, H.A.; Babu, R.; Baghmanyan, V.; Barber, A.S.; Becerra Gonzalez, J.; Belmont-Moreno, E.; BenZvi, S.; Berley, D.; Brisbois, C.; Caballero Mora, K.S.; Capistrán, T.; Carramiñana, A.; Casanova, S.; Chaparro-Amaro, O.; Cotti, U.; Cotzomi, J.; Coutiño de León, S.; de la Fuente, E.; de León, C.L.; Diaz, L.; Diaz Hernandez, R.; Díaz Vélez, J.C.; Dingus, B.; Durocher, M.; DuVernois, M.; Ellsworth, R.; Engel, K.; Espinoza Hernández, M.C.; Fang, K.; Fernandez Alonso, M.; Fick, B.; Fleischhack, H.; Flores, J.L.; Fraija, N.I.; Garcia Aguilar, D.; García-Luna, J.L.; Garcia-Gonzalez, J.A.; García-Torales, G.; Garfias, F.; Giacinti, G.; Goksu, H.; González, M.M.; Goodman, J.A.; Harding, J.P.; Hernández Cadena, S.; Herzog, I.; Hinton, J.; Hona, B.; Huang, D.; Hueyotl-Zahuantitla, F.; Hui, M.; Humensky, B.; Hüntemeyer, P.; Iriarte, A.; Jardin-Blicq, A.; Jhee, H.; Joshi, V.; Kieda, D.; Kollamparambil, A.B.; Kunde, G.J.; Kunwar, S.; Lara, A.; Lee, J.; Lee, W.H.; Lennarz, D.; Leon Vargas, H.; Linnemann, J.; Longinotti, A.L.; Lopez-Coto, R.; Luis-Raya, G.; Lundeen, J.; Malone, K.; Marandon, V.; Martínez Huerta, H.; Martinez Castellanos, I.; Martínez-Castro, J.; Martinez, O.M.; Matthews, J.; McEnery, J.; Miranda-Romagnoli, P.; Morales Soto, J.A.; Moreno Barbosa, E.; Mostafa, M.; Nayerhoda, A.; Nellen, L.; Newbold, M.; Nisa, M.U.; Noriega-Papaqui, R.; Olivera-Nieto, L.; Omodei, N.; Peisker, A.; Pérez Araujo, Y.; Pérez Pérez, E.G.; Rho, C.D.; Rivière, C.; Rosa-Gonzalez, D.; Ruiz-Velasco, E.; Ryan, J.; Salazar, H.I.; Salesa Greus, F.; Sandoval, A.; Schneider, M.; Schoorlemmer, H.; Serna-Franco, J.; Sinnis, G.; Smith, A.J.; Springer, W.R.; Surajbali, P.; Taboada, I.; Tanner, M.; Tollefson, K.; Torres, I.; Torres Escobedo, R.; Turner, R.M.; Urena Mena, F.J.; Villaseñor, L.; Wang, X.; Watson, I.; Watson, I.J.; Weisgarber, T.; Werner, F.; Willox, E.J.; Wood, J.; Yodh, G.; Zepeda, A.; Zhou, H.xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-url:
https://doi.org/10.22323/1.395.0770Fecha:
2022-07-12Descripción:
Artículo académico que describe la construcción de una Red Neuronal Convolucional (CNN) que utiliza mapas de píxeles para clasificar eventos con alto rendimiento. Esto permite desarrollar un clasificador robusto directamente a partir de la información del detector, lo que representa una mejora significativa sobre los métodos tradicionales basados en variables resumidas.
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