tarama

  • Açıklama :

Çeşitli bölmelerle TARAMA görevleri.

SCAN, kompozisyonel öğrenme ve sıfır atışlı genelleme üzerinde çalışmak için bir dizi basit dil güdümlü gezinme görevidir.

Çoğu bölünme https://github.com/brendenlake/SCAN adresinde açıklanmıştır MCD bölmeleri için lütfen https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf adresine bakın

Temel kullanım:

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

Daha gelişmiş örnek:

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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
hareketler Metin tf.string
komutlar Metin tf.string
@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},
}

tarama/basit (varsayılan yapılandırma)

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.47 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 4.182
'train' 16.728

tarama/addprim_jump

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.53 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 7,706
'train' 14.670

scan/addprim_turn_left

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.58 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.208
'train' 21.890

tarama/dolgu_num0

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 3.20 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.173
'train' 15.225

tarama/dolgu_num1

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 3.51 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.173
'train' 16.290

tarama/dolgu_num2

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 3.84 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.173
'train' 17.391

tarama/dolgu_num3

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.17 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.173
'train' 18.528

tarama/uzunluk

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.47 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 3.920
'train' 16.990

scan/template_around_right

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.17 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 4.476
'train' 15.225

scan/template_jump_around_right

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.17 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.173
'train' 18.528

tarama/şablon_karşıt_sağ

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.22 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 4.476
'train' 15.225

tarama/şablon_sağ

  • İndirme boyutu : 17.82 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.26 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 4.476
'train' 15.225

tarama/mcd1

  • İndirme boyutu : 17.89 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 1.89 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.045
'train' 8.365

tarama/mcd2

  • İndirme boyutu : 17.89 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 1.84 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.045
'train' 8.365

tarama/mcd3

  • İndirme boyutu : 17.89 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 1.87 MiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.045
'train' 8.365