Машинное обучение в задаче предсказания дифференциальных сечений и структурных функций электророждения пионов в резонансной области

Представлены результаты работы полносвязной нейронной сети по предсказанию дифференциальных сечений эксклюзивной реакции рассеяния электронов на протонной мишени с~образованием нейтральных пи-мезонов: $e^{-}p \rightarrow e^{-}p{\pi}^{0}$. Предсказания модели формировались на основе пяти кинематических переменных Качество работы алгоритма оценивалось путем сравнения экспериментальных данных и~предсказаний модели на распределениях неполяризованных структурных функций и~зависимостей дифференциальных сечений от~кинематических характеристик. Хорошее согласие предсказанных нейронной сетью данных с~экспериментальными позволяет осуществлять надежную интерполяцию экспериментальных данных в~пятимерном пространстве.