- Descripción :
Una binarización específica de las imágenes MNIST utilizadas originalmente en (Salakhutdinov & Murray, 2008). Este conjunto de datos se utiliza con frecuencia para evaluar modelos generativos de imágenes, por lo que no se proporcionan etiquetas.
Documentación adicional : Explorar en artículos con código
Página de inicio : http://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/mlpython/_modules/datasets/binarized_mnist.html
Código fuente :
tfds.datasets.binarized_mnist.BuilderVersiones :
-
1.0.0(predeterminado): versión inicial
-
Tamaño de descarga :
104.68 MiBTamaño del conjunto de datos :
11.68 MiBAlmacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Divisiones :
| Dividir | Ejemplos |
|---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 50.000 |
'validation' | 10.000 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
})
- Documentación de funciones :
| Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| FuncionesDict | ||||
| imagen | Imagen | (28, 28, 1) | uint8 |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised):NoneFigura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@inproceedings{salakhutdinov2008quantitative,
title={On the quantitative analysis of deep belief networks},
author={Salakhutdinov, Ruslan and Murray, Iain},
booktitle={Proceedings of the 25th international conference on Machine learning},
pages={872--879},
year={2008},
organization={ACM}
}