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Journal Article PUBDB-2022-04907
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Identification of hadronic tau lepton decays using a deep neural network

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2022
Inst. of Physics London

Journal of Instrumentation 17(07), P07023 - () [10.1088/1748-0221/17/07/P07023]
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Report No.: CERN-EP-2021-257; CMS-TAU-20-001; arXiv:2201.08458

Abstract: A new algorithm is presented to discriminate reconstructed hadronic decays of tau leptons ($\tau_\mathrm{h}$) that originate from genuine tau leptons in the CMS detector against $\tau_\mathrm{h}$ candidates that originate from quark or gluon jets, electrons, or muons. The algorithm inputs information from all reconstructed particles in the vicinity of a $\tau_\mathrm{h}$ 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 $\tau_\mathrm{h}$ to pass the discriminator against jets increases by 10-30% for a given efficiency for quark and gluon jets. Furthermore, a more efficient $\tau_\mathrm{h}$ 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 $\tau_\mathrm{h}$ reconstruction method are validated with LHC proton-proton collision data at $\sqrt{s} =$ 13 TeV.

Keyword(s): p p: colliding beams ; gluon: jet ; tau: hadronic decay ; p p: scattering ; muon ; electron ; quark: jet ; particle identification: efficiency ; tau: particle identification ; particle identification: performance ; neural network ; statistical analysis ; tau: decay modes ; CERN LHC Coll ; CMS ; data analysis method ; experimental results ; 13000 GeV-cms

Classification:

Note: JINST 17 (2022) P07023. Replaced with the published version. Added the journal reference and the DOI. All the figures and tables can be found at http://cms-results.web.cern.ch/cms-results/public-results/publications/TAU-20-001 (CMS Public Pages)
Contributing Institute(s):
  1. LHC/CMS Experiment (CMS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF4-611) (POF4-611)
  2. HIDSS-0002 - DASHH: Data Science in Hamburg - Helmholtz Graduate School for the Structure of Matter (2019_IVF-HIDSS-0002) (2019_IVF-HIDSS-0002)
  3. DFG project 390833306 - EXC 2121: Quantum Universe (390833306) (390833306)
Experiment(s):
  1. LHC: CMS

Appears in the scientific report 2022
Database coverage:
Medline ; Creative Commons Attribution CC BY 4.0 ; OpenAccess ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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