shapley 值的matlab代码粒子物理的机器智能 这是一个存储库,其中将包含机器学习和人工智能在粒子物理学中的应用的有用代码 也欢迎用于相关研究领域的代码。 我们不想包括所有物理学,因为节制变得困难。 但是,如果您觉得您的代码对本存储库的受众有用,请发送 PR,我们将对其进行查看 规则: 代码可以是任何语言。 对于python,欢迎使用脚本和笔记本。 代码应放在一个独立的文件夹中,该文件夹应包含以下内容: 完整代码:使代码工作所需的所有文件(包括数据文件)。 README.md :以降价格式编写的 README.md,解释了代码的作用以及如何运行代码。 数据文件:如果数据文件太大或公开可用,任何检索它们的链接都必须包含在代码或 README.md 中。 作者详细信息:负责维护代码的作者的姓名和电子邮件。 依赖项:需要安装的依赖项列表(例如,python 代码的 requirements.txt) 参考文献:如果您的代码已用于出版物,请指定要引用的论文。 代码的作者将全权负责确保代码与目录中提供的文件一起运行/编译。 不要交叉链接到其他目录中的其他代码。 请保持目录自包含,即使这意
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粒子物理机器学习的生动回顾 包括深度学习在内的现代机器学习技术正在为高能物理Swift应用,适应和发展。 本文档的目的是为那些开发和应用这些方法进行实验,现象学或理论分析的人员提供几乎全面的引用清单。 作为活文档,它将尽可能经常地进行更新以结合最新的发展。 可以找到适当(不变)评论的列表。 论文被分组为一小部分主题,以使其尽可能有用。 欢迎提出建议。 本说明的目的是收集适用于粒子物理学的现代机器学习参考。 选择最少数量的类别以使其尽可能有用。 请注意,论文可能会被引用多个类别。 本文档中列出论文的事实并不认可或验证其内容-而是由社区(和同行评审)决定。 此外,这里的分类是一种最佳尝试,并且可
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