всезнайка

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

Набор данных Omniglot для одноразового обучения. Этот набор данных содержит 1623 различных рукописных символа из 50 различных алфавитов.

• Домашняя страница : https://github.com/brendenlake/omniglot/

• Исходный код : tfds.image_classification.Omniglot

• Версии :

  • 3.0.0 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 17.95 MiB

• Размер набора данных : Unknown size

• Автокэширование ( документация ): неизвестно

• Сплиты :

• Особенности :

FeaturesDict({
    'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=50),
    'alphabet_char_id': tf.int64,
    'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1623),
})

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@article{lake2015human,
  title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
  author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
  journal={Science},
  volume={350},
  number={6266},
  pages={1332--1338},
  year={2015},
  publisher={American Association for the Advancement of Science}
}