moviendo_mnist

• Descripción :

Variante móvil de la base de datos MNIST de dígitos escritos a mano. Estos son los datos utilizados por los autores para informar el rendimiento del modelo. Consulte tfds.video.moving_mnist.image_as_moving_sequence para generar datos de entrenamiento/validación a partir del conjunto de datos MNIST.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio : http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/

• Código fuente : tfds.video.MovingMnist

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño de la descarga : 781.25 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 91.70 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'test'	10,000

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'image_sequence': Video(Image(shape=(64, 64, 1), dtype=uint8)),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
imagen_secuencia	Vídeo (Imagen)	(20, 64, 64, 1)	uint8

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@article{DBLP:journals/corr/SrivastavaMS15,
  author    = {Nitish Srivastava and
               Elman Mansimov and
               Ruslan Salakhutdinov},
  title     = {Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1502.04681},
  year      = {2015},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1502.04681},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1502.04681},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:05 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/SrivastavaMS15},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}