higgs

  • Mô tả :

Dữ liệu đã được tạo ra bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. 21 tính năng đầu tiên (cột 2-22) là các đặc tính động học được đo bằng máy dò hạt trong máy gia tốc. Bảy tính năng cuối cùng là chức năng của 21 tính năng đầu tiên; đây là những tính năng cấp cao được các nhà vật lý rút ra để giúp phân biệt giữa hai lớp. Người ta quan tâm đến việc sử dụng các phương pháp học sâu để loại bỏ nhu cầu phát triển thủ công các tính năng đó của các nhà vật lý. Kết quả điểm chuẩn bằng cách sử dụng Cây quyết định Bayes từ gói vật lý tiêu chuẩn và mạng nơ-ron 5 lớp được trình bày trong bài báo gốc.

Tách ra ví dụ
'train' 11.000.000
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'class_label': float32,
    'jet_1_b-tag': float64,
    'jet_1_eta': float64,
    'jet_1_phi': float64,
    'jet_1_pt': float64,
    'jet_2_b-tag': float64,
    'jet_2_eta': float64,
    'jet_2_phi': float64,
    'jet_2_pt': float64,
    'jet_3_b-tag': float64,
    'jet_3_eta': float64,
    'jet_3_phi': float64,
    'jet_3_pt': float64,
    'jet_4_b-tag': float64,
    'jet_4_eta': float64,
    'jet_4_phi': float64,
    'jet_4_pt': float64,
    'lepton_eta': float64,
    'lepton_pT': float64,
    'lepton_phi': float64,
    'm_bb': float64,
    'm_jj': float64,
    'm_jjj': float64,
    'm_jlv': float64,
    'm_lv': float64,
    'm_wbb': float64,
    'm_wwbb': float64,
    'missing_energy_magnitude': float64,
    'missing_energy_phi': float64,
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Dtype Sự mô tả
Tính năngDict
lớp_nhãn tenxơ phao32
jet_1_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_pt tenxơ phao64
jet_2_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_pt tenxơ phao64
jet_3_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_pt tenxơ phao64
jet_4_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_pt tenxơ phao64
lepton_eta tenxơ phao64
lepton_pT tenxơ phao64
lepton_phi tenxơ phao64
m_bb tenxơ phao64
m_jj tenxơ phao64
m_jjj tenxơ phao64
m_jlv tenxơ phao64
m_lv tenxơ phao64
m_wbb tenxơ phao64
m_wwbb tenxơ phao64
thiếu_năng_lượng_cường độ tenxơ phao64
thiếu_năng lượng_phi tenxơ phao64
  • trích dẫn :
@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;%%"
}
,

  • Mô tả :

Dữ liệu đã được tạo ra bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. 21 tính năng đầu tiên (cột 2-22) là các đặc tính động học được đo bằng máy dò hạt trong máy gia tốc. Bảy tính năng cuối cùng là chức năng của 21 tính năng đầu tiên; đây là những tính năng cấp cao được các nhà vật lý rút ra để giúp phân biệt giữa hai lớp. Người ta quan tâm đến việc sử dụng các phương pháp học sâu để loại bỏ nhu cầu phát triển thủ công các tính năng đó của các nhà vật lý. Kết quả điểm chuẩn bằng cách sử dụng Cây quyết định Bayes từ gói vật lý tiêu chuẩn và mạng nơ-ron 5 lớp được trình bày trong bài báo gốc.

Tách ra ví dụ
'train' 11.000.000
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'class_label': float32,
    'jet_1_b-tag': float64,
    'jet_1_eta': float64,
    'jet_1_phi': float64,
    'jet_1_pt': float64,
    'jet_2_b-tag': float64,
    'jet_2_eta': float64,
    'jet_2_phi': float64,
    'jet_2_pt': float64,
    'jet_3_b-tag': float64,
    'jet_3_eta': float64,
    'jet_3_phi': float64,
    'jet_3_pt': float64,
    'jet_4_b-tag': float64,
    'jet_4_eta': float64,
    'jet_4_phi': float64,
    'jet_4_pt': float64,
    'lepton_eta': float64,
    'lepton_pT': float64,
    'lepton_phi': float64,
    'm_bb': float64,
    'm_jj': float64,
    'm_jjj': float64,
    'm_jlv': float64,
    'm_lv': float64,
    'm_wbb': float64,
    'm_wwbb': float64,
    'missing_energy_magnitude': float64,
    'missing_energy_phi': float64,
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Dtype Sự mô tả
Tính năngDict
lớp_nhãn tenxơ phao32
jet_1_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_1_pt tenxơ phao64
jet_2_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_2_pt tenxơ phao64
jet_3_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_3_pt tenxơ phao64
jet_4_b-tag tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_eta tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_phi tenxơ phao64
máy bay phản lực_4_pt tenxơ phao64
lepton_eta tenxơ phao64
lepton_pT tenxơ phao64
lepton_phi tenxơ phao64
m_bb tenxơ phao64
m_jj tenxơ phao64
m_jjj tenxơ phao64
m_jlv tenxơ phao64
m_lv tenxơ phao64
m_wbb tenxơ phao64
m_wwbb tenxơ phao64
thiếu_năng_lượng_cường độ tenxơ phao64
thiếu_năng lượng_phi tenxơ phao64
  • trích dẫn :
@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;%%"
}