- opis :
SKANUJ zadania z różnymi podziałami.
SCAN to zestaw prostych zadań nawigacyjnych opartych na języku, służących do studiowania uczenia się kompozycji i uogólniania zero-shot.
Większość podziałów jest opisana na https://github.com/brendenlake/SCAN Podziały MCD można znaleźć na stronie https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf
Podstawowe użycie:
data = tfds.load('scan/length')
Bardziej zaawansowany przykład:
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow_datasets.datasets.scan import scan_dataset_builder
data = tfds.load(
'scan',
builder_kwargs=dict(
config=scan_dataset_builder.ScanConfig(
name='simple_p8', directory='simple_split/size_variations')))
Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na
Strona główna : https://github.com/brendenlake/SCAN
Kod źródłowy :
tfds.datasets.scan.BuilderWersje :
-
1.1.1(domyślnie): Brak informacji o wersji.
-
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'actions': Text(shape=(), dtype=string),
'commands': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Dokumentacja funkcji :
| Funkcja | Klasa | Kształtować się | Typ D | Opis |
|---|---|---|---|---|
| FunkcjeDict | ||||
| działania | Tekst | strunowy | ||
| polecenia | Tekst | strunowy |
Nadzorowane klucze (Zobacz
as_superviseddoc ):('commands', 'actions')Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Cytat :
@inproceedings{Lake2018GeneralizationWS,
title={Generalization without Systematicity: On the Compositional Skills of
Sequence-to-Sequence Recurrent Networks},
author={Brenden M. Lake and Marco Baroni},
booktitle={ICML},
year={2018},
url={https://arxiv.org/pdf/1711.00350.pdf},
}
@inproceedings{Keysers2020,
title={Measuring Compositional Generalization: A Comprehensive Method on
Realistic Data},
author={Daniel Keysers and Nathanael Sch\"{a}rli and Nathan Scales and
Hylke Buisman and Daniel Furrer and Sergii Kashubin and
Nikola Momchev and Danila Sinopalnikov and Lukasz Stafiniak and
Tibor Tihon and Dmitry Tsarkov and Xiao Wang and Marc van Zee and
Olivier Bousquet},
note={Additional citation for MCD splits},
booktitle={ICLR},
year={2020},
url={https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf},
}
scan/simple (domyślna konfiguracja)
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.47 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 4182 |
'train' | 16728 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/addprim_jump
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.53 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 7706 |
'train' | 14670 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/addprim_turn_left
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.58 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1208 |
'train' | 21 890 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skan/numer_wypełniacza0
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
3.20 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1173 |
'train' | 15225 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skan/numer_wypełniacza1
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
3.51 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1173 |
'train' | 16290 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skan/numer_wypełniacza2
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
3.84 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1173 |
'train' | 17391 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skan/numer_wypełniacza3
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.17 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1173 |
'train' | 18528 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skan/długość
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.47 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 3920 |
'train' | 16 990 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/template_round_right
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.17 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 4476 |
'train' | 15225 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/template_jump_around_right
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.17 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1173 |
'train' | 18528 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/template_opposite_right
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.22 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 4476 |
'train' | 15225 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
scan/template_right
Rozmiar pliku do pobrania :
17.82 MiBRozmiar zestawu danych :
4.26 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 4476 |
'train' | 15225 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skanuj/mcd1
Rozmiar pliku do pobrania :
17.89 MiBRozmiar zestawu danych :
1.89 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1045 |
'train' | 8365 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skanuj/mcd2
Rozmiar pliku do pobrania :
17.89 MiBRozmiar zestawu danych :
1.84 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1045 |
'train' | 8365 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
skanuj/mcd3
Rozmiar pliku do pobrania :
17.89 MiBRozmiar zestawu danych :
1.87 MiBPodziały :
| Podział | Przykłady |
|---|---|
'test' | 1045 |
'train' | 8365 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):