1. Background rejection in NEXT using deep neural networks
- Author
-
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació, Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia, European Commission, Ministerio de Economía y Competitividad, Generalitat Valenciana, U.S. Department of Energy, Ministerio de Ciencia e Innovación, Renner, J., Farbin, A., Muñoz Vidal, J., Benlloch-Rodríguez, J.M., Botas, A., Ferrario, P., Gómez-Cadenas, J.J., Álvarez, V., Azevedo, C.D.R., Borges, F.I.G., Cárcel, S., Carrión, J.V., Esteve Bosch, Raul, Herrero Bosch, Vicente, Mora Mas, Francisco José, Toledo Alarcón, José Francisco, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació, Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia, European Commission, Ministerio de Economía y Competitividad, Generalitat Valenciana, U.S. Department of Energy, Ministerio de Ciencia e Innovación, Renner, J., Farbin, A., Muñoz Vidal, J., Benlloch-Rodríguez, J.M., Botas, A., Ferrario, P., Gómez-Cadenas, J.J., Álvarez, V., Azevedo, C.D.R., Borges, F.I.G., Cárcel, S., Carrión, J.V., Esteve Bosch, Raul, Herrero Bosch, Vicente, Mora Mas, Francisco José, and Toledo Alarcón, José Francisco
- Abstract
[EN] We investigate the potential of using deep learning techniques to reject background events in searches for neutrinoless double beta decay with high pressure xenon time projection chambers capable of detailed track reconstruction. The differences in the topological signatures of background and signal events can be learned by deep neural networks via training over many thousands of events. These networks can then be used to classify further events as signal or background, providing an additional background rejection factor at an acceptable loss of efficiency. The networks trained in this study performed better than previous methods developed based on the use of the same topological signatures by a factor of 1.2 to 1.6, and there is potential for further improvement.
- Published
- 2017