arco

• Descrizione :

ARC può essere visto come un benchmark generale di intelligenza artificiale, come benchmark di sintesi del programma o come test di intelligenza psicometrica. È rivolto sia agli esseri umani che ai sistemi artificialmente intelligenti che mirano a emulare una forma umana di intelligenza fluida generale.

• Descrizione della configurazione : ARC commit bd9e2c9 dal 06-12-2019

• Pagina iniziale : https://github.com/fchollet/ARC/

• Codice sorgente : tfds.datasets.arc.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 465.07 KiB

• Dimensione del set di dati: 1.62 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

Diviso	Esempi
'test'	400
'train'	400

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'task_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'test': Sequence({
        'input': Sequence(Sequence(int32)),
        'output': Sequence(Sequence(int32)),
    }),
    'train': Sequence({
        'input': Sequence(Sequence(int32)),
        'output': Sequence(Sequence(int32)),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
task_id	Testo		corda
test	Sequenza
prova/input	Sequenza(Sequenza(Tensore))	(Nessuno, nessuno)	int32
prova/uscita	Sequenza(Sequenza(Tensore))	(Nessuno, nessuno)	int32
treno	Sequenza
treno/ingresso	Sequenza(Sequenza(Tensore))	(Nessuno, nessuno)	int32
treno/uscita	Sequenza(Sequenza(Tensore))	(Nessuno, nessuno)	int32

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@misc{chollet_francois_2019,
  title     = {The Measure of Intelligence},
  url       = {https://arxiv.org/abs/1911.01547},
  journal   = {arXiv.org},
  author    = {Francois Chollet},
  year      = {2019},
  month     = {Nov}
}

arc/2019-12-06 (configurazione predefinita)