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@article{Tumasyan:2022:07/P07023,
author = {Tumasyan, A and Adam, W and Andrejkovic, JW and Bergauer, T and Chatterjee, S and Dragicevic, M and Del, Valle AE and Fruhwirth, R and Jeitler, M and Krammer, N and Lechner, L and Liko, D and Mikulec, I and Paulitsch, P and Pitters, FM and Schieck, J and Schofbeck, R and Schwarz, D and Templ, S and Waltenberger, W and Wulz, C-E and Chekhovsky, V and Litomin, A and Makarenko, V and Darwish, MR and De, Wolf EA and Janssen, T and Kello, T and Lelek, A and Sfar, HR and Van, Mechelen P and Van, Putte S and Van, Remortel N and Blekman, F and Bols, ES and Delcourt, M and El, Faham H and Lowette, S and Moortgat, S and Morton, A and Muller, D and Sahasransu, AR and Tavernier, S and Van, Doninck W and Van, Mulders P and Beghin, D and Bilin, B and Clerbaux, B and De, Lentdecker G and Favart, L and Grebenyuk, A and Kalsi, AK and Lee, K and Mahdavikhorrami, M and Makarenko, I and Moureaux, L and Petre, L and Popov, A and Postiau, N and Starling, E and Thomas, L and Vanden, Bemden M and Vander, Veld},
doi = {07/P07023},
journal = {Journal of Instrumentation},
pages = {1--53},
title = {Identification of hadronic tau lepton decays using a deep neural network},
url = {http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/17/07/P07023},
volume = {17},
year = {2022}
}
RIS format (EndNote, RefMan)
TY - JOUR
AB - A new algorithm is presented to discriminate reconstructed hadronic decays of tau leptons (τh) that originate from genuine tau leptons in the CMS detector against τh candidates that originate from quark or gluon jets, electrons, or muons. The algorithm inputs information from all reconstructed particles in the vicinity of a τh candidate and employs a deep neural network with convolutional layers to efficiently process the inputs. This algorithm leads to a significantly improved performance compared with the previously used one. For example, the efficiency for a genuine τh to pass the discriminator against jets increases by 10–30% for a given efficiency for quark and gluon jets. Furthermore, a more efficient τh reconstruction is introduced that incorporates additional hadronic decay modes. The superior performance of the new algorithm to discriminate against jets, electrons, and muons and the improved τh reconstruction method are validated with LHC proton-proton collision data at √s = 13 TeV.
AU - Tumasyan,A
AU - Adam,W
AU - Andrejkovic,JW
AU - Bergauer,T
AU - Chatterjee,S
AU - Dragicevic,M
AU - Del,Valle AE
AU - Fruhwirth,R
AU - Jeitler,M
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AU - Mikulec,I
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AU - Schwarz,D
AU - Templ,S
AU - Waltenberger,W
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AU - Litomin,A
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AU - Janssen,T
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AU - Moureaux,L
AU - Petre,L
AU - Popov,A
AU - Postiau,N
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AU - Thomas,L
AU - Vanden,Bemden M
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AU - Wang,J
AU - Zhang,H
AU - Zhao,J
AU - Agapitos,A
AU - An,Y
DO - 07/P07023
EP - 53
PY - 2022///
SN - 1748-0221
SP - 1
TI - Identification of hadronic tau lepton decays using a deep neural network
T2 - Journal of Instrumentation
UR - http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/17/07/P07023
UR - https://www.webofscience.com/api/gateway?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&KeyUT=WOS:000867442500009&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&UsrCustomerID=1ba7043ffcc86c417c072aa74d649202
UR - https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-0221/17/07/P07023
UR - http://hdl.handle.net/10044/1/100569
VL - 17
ER -