binaryzowany_mnist

  • Opis :

Specyficzna binaryzacja obrazów MNIST pierwotnie wykorzystanych w (Salakhutdinov i Murray, 2008). Ten zbiór danych jest często używany do oceny generatywnych modeli obrazów, dlatego nie podano etykiet.

Podział Przykłady
'test' 10 000
'train' 50 000
'validation' 10 000
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8

Wyobrażanie sobie

  • Cytat :
@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}
}