স্ক্যান

• বর্ণনা :

বিভিন্ন বিভাজন সহ কাজগুলি স্ক্যান করুন৷

SCAN হল কম্পোজিশনাল লার্নিং এবং জিরো-শট জেনারেলাইজেশন অধ্যয়নের জন্য সহজ ভাষা-চালিত নেভিগেশন টাস্কের একটি সেট।

বেশিরভাগ বিভাজন https://github.com/brendenlake/SCAN- এ বর্ণনা করা হয়েছে MCD বিভাজনের জন্য দয়া করে https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf দেখুন

মৌলিক ব্যবহার:

data = tfds.load('scan/length')

আরও উন্নত উদাহরণ:

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')))

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/brendenlake/SCAN

• উত্স কোড : tfds.datasets.scan.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.1.1 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'actions': Text(shape=(), dtype=string),
    'commands': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('commands', 'actions')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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},
}

স্ক্যান/সাধারণ (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.47 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্ক্যান/অ্যাডপ্রিম_জাম্প

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.53 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/addprim_turn_left

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.58 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num0

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 3.20 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num1

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 3.51 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num2

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 3.84 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num3

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.17 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্ক্যান/দৈর্ঘ্য

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.47 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/template_around_right

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.17 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/template_jump_around_right

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.17 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/template_opposite_right

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.22 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্ক্যান/টেমপ্লেট_রাইট

• ডাউনলোডের আকার : 17.82 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.26 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/mcd1

• ডাউনলোড সাইজ : 17.89 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.89 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/mcd2

• ডাউনলোড সাইজ : 17.89 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.84 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

scan/mcd3

• ডাউনলোড সাইজ : 17.89 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.87 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):