Solving a classification/regression issue. Search for an alternative criterion for better separation of extensive air showers events by primary masses on the data SPHERE-2 experiment.
Решение задачи классификации/регрессии. Поиск альтернативного критерия для лучшего разделения событий широких атмосферных ливней по первичным массам на данных эксперимента СФЕРА-2.
Существуют исходные данные, полученные в результате моделирования событий широких атмосферных ливней. Поскольку их объем очень велик, Github не позволяет их внести. Вскоре они будут перенесены на Google Disk. Исходные данные преобразуются в данные, которые будут поданы на вход нейронной сети, с помощью программы Data_sphere_10-20_to_maps.ipynb.
Полученные преобразованные данные хранятся в папках на Google Disk: https://drive.google.com/data_to_NN_q1_900_10PeV_10-20, https://drive.google.com/data_to_NN_q2_900_10PeV_10-20.
Предобработанные данные подаются на вход нейронной сети в программе Baseline_NN_sphere_mass_10_20_from_GC.ipynb.
Есть сохраненные веса модели нейронной сети, расположенные в файле model_weights_5_q1q2.pth. В программе Baseline_NN_sphere_mass_10_20_from_GC.ipynb есть вызов сохраненной модели.
В результате получается решение задачи регрессии. Полученные данные о регрессии для большого числа событий представляют собой альтернативу классическому критерию, которая необходима для восстановления массы первичной частицы, образовавшей широкий атмосферный ливень. Выход нейронной сети и истинные типы частиц зафиксированы в таблице predictions_NN_lnA.csv.
Данные полученной таблицы подаются на вход в программу method_mass_reconstruction.ipynb для восстановления средней массы по выборке событий.