Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

Хиггс

  • Описание :

Данные были получены с использованием моделирования Монте-Карло. Первые 21 характеристика (столбцы 2-22) представляют собой кинематические свойства, измеренные детекторами частиц в ускорителе. Последние семь функций являются функциями первых 21 функции; это высокоуровневые функции, полученные физиками, чтобы помочь различать два класса. Существует заинтересованность в использовании методов глубокого обучения, чтобы избавить физиков от необходимости вручную разрабатывать такие функции. Результаты тестов с использованием байесовских деревьев решений из стандартного физического пакета и 5-слойных нейронных сетей представлены в исходной статье.

  • Домашняя страница : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HIGGS

  • Исходный код : tfds.structured.Higgs

  • Версии :

    • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.
  • Размер загружаемого файла : 2.62 GiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

  • Сплит :

Трещина Примеры
'train' 11 000 000
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'class_label': tf.float32,
    'jet_1_b-tag': tf.float64,
    'jet_1_eta': tf.float64,
    'jet_1_phi': tf.float64,
    'jet_1_pt': tf.float64,
    'jet_2_b-tag': tf.float64,
    'jet_2_eta': tf.float64,
    'jet_2_phi': tf.float64,
    'jet_2_pt': tf.float64,
    'jet_3_b-tag': tf.float64,
    'jet_3_eta': tf.float64,
    'jet_3_phi': tf.float64,
    'jet_3_pt': tf.float64,
    'jet_4_b-tag': tf.float64,
    'jet_4_eta': tf.float64,
    'jet_4_phi': tf.float64,
    'jet_4_pt': tf.float64,
    'lepton_eta': tf.float64,
    'lepton_pT': tf.float64,
    'lepton_phi': tf.float64,
    'm_bb': tf.float64,
    'm_jj': tf.float64,
    'm_jjj': tf.float64,
    'm_jlv': tf.float64,
    'm_lv': tf.float64,
    'm_wbb': tf.float64,
    'm_wwbb': tf.float64,
    'missing_energy_magnitude': tf.float64,
    'missing_energy_phi': tf.float64,
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): None

  • Цитата :

@article{Baldi:2014kfa,
      author         = "Baldi, Pierre and Sadowski, Peter and Whiteson, Daniel",
      title          = "{Searching for Exotic Particles in High-Energy Physics
                        with Deep Learning}",
      journal        = "Nature Commun.",
      volume         = "5",
      year           = "2014",
      pages          = "4308",
      doi            = "10.1038/ncomms5308",
      eprint         = "1402.4735",
      archivePrefix  = "arXiv",
      primaryClass   = "hep-ph",
      SLACcitation   = "%%CITATION = ARXIV:1402.4735;%%"
}