สแกน

• คำอธิบาย :

สแกนงานด้วยการแยกต่างๆ

SCAN เป็นชุดของงานการนำทางที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาอย่างง่ายสำหรับการศึกษาการเรียนรู้เชิงองค์ประกอบและการกำหนดลักษณะทั่วไปแบบ Zero-shot

การแยกส่วนใหญ่อธิบายไว้ที่ https://github.com/brendenlake/SCAN สำหรับการแยก MCD โปรดดู https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf

การใช้งานพื้นฐาน:

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

ตัวอย่างขั้นสูงเพิ่มเติม:

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')))

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

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

• รหัสที่มา : tfds.datasets.scan.Builder

• รุ่น :

  • 1.1.1 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

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

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('commands', 'actions')

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• การอ้างอิง :

@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},
}

สแกน/ง่าย (กำหนดค่าเริ่มต้น)

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.47 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/เพิ่มprim_jump

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.53 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/เพิ่มprim_turn_left

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.58 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/filler_num0

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 3.20 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ฟิลเลอร์_num1

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 3.51 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/filler_num2

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 3.84 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ฟิลเลอร์_num3

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.17 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ความยาว

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.47 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ template_around_right

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.17 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ template_jump_around_right

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.17 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ template_opposite_right

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.22 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/ template_right

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.82 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 4.26 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/mcd1

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.89 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.89 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/mcd2

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.89 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.84 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

สแกน/mcd3

• ขนาดการดาวน์โหลด : 17.89 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.87 MiB

• แยก :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):