- 설명 :
데이터는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 생성되었습니다. 처음 21개의 특징(열 2-22)은 가속기의 입자 탐지기로 측정된 운동학적 특성입니다. 마지막 7개 기능은 처음 21개 기능의 기능입니다. 이들은 두 클래스를 구별하는 데 도움이 되도록 물리학자들이 파생한 높은 수준의 기능입니다. 물리학자가 이러한 기능을 수동으로 개발할 필요성을 없애기 위해 딥 러닝 방법을 사용하는 데 관심이 있습니다. 표준 물리 패키지와 5계층 신경망의 베이지안 결정 트리를 사용한 벤치마크 결과는 원본 논문에 제시되어 있습니다.
소스 코드 :
tfds.structured.Higgs
버전 :
-
2.0.0
(기본값): 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
다운로드 크기 :
2.62 GiB
데이터세트 크기 :
6.88 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 11,000,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
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- 기능 문서 :
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---|---|---|---|---|
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감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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;%%"
}
, - 설명 :
데이터는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 생성되었습니다. 처음 21개의 특징(열 2-22)은 가속기의 입자 탐지기로 측정된 운동학적 특성입니다. 마지막 7개 기능은 처음 21개 기능의 기능입니다. 이들은 두 클래스를 구별하는 데 도움이 되도록 물리학자들이 파생한 높은 수준의 기능입니다. 물리학자가 이러한 기능을 수동으로 개발할 필요성을 없애기 위해 딥 러닝 방법을 사용하는 데 관심이 있습니다. 표준 물리 패키지와 5계층 신경망의 베이지안 결정 트리를 사용한 벤치마크 결과는 원본 논문에 제시되어 있습니다.
소스 코드 :
tfds.structured.Higgs
버전 :
-
2.0.0
(기본값): 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
다운로드 크기 :
2.62 GiB
데이터세트 크기 :
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