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स्कैन

  • विवरण:

विभिन्न विभाजनों के साथ स्कैन कार्य।

स्कैन कंपोजीशनल लर्निंग और जीरो-शॉट सामान्यीकरण के अध्ययन के लिए सरल भाषा-संचालित नेविगेशन कार्यों का एक सेट है।

अधिकांश विभाजन का विवरण यहां दिया https://github.com/brendenlake/SCAN दिल्ली नगर निगम के विभाजन को देखने के लिए कृपया https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf

मूल उपयोग:

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

अधिक उन्नत उदाहरण:

data = tfds.load(
    'scan',
    builder_kwargs=dict(
        config=tfds.text.ScanConfig(
            name='simple_p8', directory='simple_split/size_variations')))
FeaturesDict({
    'actions': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'commands': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • पर्यवेक्षित कुंजियों (देखें as_supervised डॉक ): ('commands', 'actions')

  • चित्रा ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं।

  • प्रशस्ति पत्र:

@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},
}

स्कैन/सरल (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.47 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 4,182
'train' १६,७२८

स्कैन/addprim_jump

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.53 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 7,706
'train' १४,६७०

स्कैन/जोड़ेंprim_turn_left

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.58 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,208
'train' २१,८९०

स्कैन/भराव_संख्या0

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 3.20 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,173
'train' 15,225

स्कैन/भराव_num1

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 3.51 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,173
'train' 16,290

स्कैन/भराव_num2

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 3.84 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,173
'train' १७,३९१

स्कैन/भराव_num3

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.17 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,173
'train' १८,५२८

स्कैन/लंबाई

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.47 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 3,920
'train' 16,990

स्कैन/टेम्पलेट_आसपास_दाएं

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.17 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 4,476
'train' 15,225

स्कैन/टेम्पलेट_जंप_अराउंड_राइट

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.17 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,173
'train' १८,५२८

स्कैन/टेम्पलेट_विपरीत_दाएं

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.22 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 4,476
'train' 15,225

स्कैन/टेम्पलेट_राइट

  • डाउनलोड का आकार: 17.82 MiB

  • डेटासेट का आकार: 4.26 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 4,476
'train' 15,225

स्कैन/एमसीडी1

  • डाउनलोड का आकार: 17.89 MiB

  • डेटासेट का आकार: 1.89 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,045
'train' 8,365

स्कैन/एमसीडी2

  • डाउनलोड का आकार: 17.89 MiB

  • डेटासेट का आकार: 1.84 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,045
'train' 8,365

स्कैन/एमसीडी3

  • डाउनलोड का आकार: 17.89 MiB

  • डेटासेट का आकार: 1.87 MiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,045
'train' 8,365