Neutrino DeepLearning:我的Hyperkamiokande实验使用深度学习进行电子伽玛分类的研究工作 源码
中微子深度学习 我为Hyperkamiokande使用深度学习进行e- / gamma分类实验的研究工作。 中微子是一些高能事件(如超新星或太阳耀斑)发出的粒子。 目的是设计一个神经网络,该网络可以有效地对世界上一些天文台的切伦科夫辐射所反映的中微子相互作用进行分类。 关于原始数据转换,可视化以及使用Keras / Tensorflow的卷积神经网络进行分类测试的文件很多。
文件列表
Neutrino-DeepLearning-main.zip
(预估有个4文件)
Neutrino-DeepLearning-main
CNN_Super_K.ipynb
203KB
ExploratoryDataAnalysis_WCSim.ipynb
2.17MB
README.md
825B
NPZ_Event_to_Image_Converter.ipynb
1.05MB
暂无评论