CosmoFlow

该数据集中感兴趣的控制宇宙学参数在平均值附近均匀变化，分布为 30%。为了机器学习的目的，有归一化的数据/标签很方便，因此这些宇宙学参数对应的标签既存储为范围 [-1, 1] 内的归一化单位值，也存储为对应的物理值输入宇宙学模拟的实际数字。从单位标签到实际物理参数值的映射由 P = m + U*h 给出，其中 P 是实际物理参数值，m 是周围变化的平均物理参数值，U 是单位参数值， h 是展开的半宽度。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CosmoFlow数据集包含在平均值附近均匀变化30%的宇宙学参数，为机器学习应用提供了归一化标签和对应的物理值。该数据集由卡内基梅隆大学等机构于2018年发布，旨在支持大规模宇宙学模拟的深度学习研究。