- विवरण :
ARC को एक सामान्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बेंचमार्क के रूप में, एक प्रोग्राम सिंथेसिस बेंचमार्क के रूप में, या एक साइकोमेट्रिक इंटेलिजेंस टेस्ट के रूप में देखा जा सकता है। यह मनुष्यों और कृत्रिम रूप से बुद्धिमान प्रणालियों दोनों पर लक्षित है, जिसका उद्देश्य सामान्य द्रव बुद्धि के मानव-समान रूप का अनुकरण करना है।
कॉन्फ़िग विवरण : ARC प्रतिबद्ध bd9e2c9 2019-12-06 से
होमपेज : https://github.com/fchollet/ARC/
स्रोत कोड :
tfds.datasets.arc.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
डाउनलोड आकार :
465.07 KiB
डेटासेट का आकार :
1.62 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 400 |
'train' | 400 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'task_id': Text(shape=(), dtype=string),
'test': Sequence({
'input': Sequence(Sequence(int32)),
'output': Sequence(Sequence(int32)),
}),
'train': Sequence({
'input': Sequence(Sequence(int32)),
'output': Sequence(Sequence(int32)),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
कार्य_आईडी | मूलपाठ | डोरी | ||
परीक्षण | क्रम | |||
परीक्षण/इनपुट | अनुक्रम (अनुक्रम (टेंसर)) | (कोई नहीं, कोई नहीं) | int32 | |
परीक्षण/आउटपुट | अनुक्रम (अनुक्रम (टेंसर)) | (कोई नहीं, कोई नहीं) | int32 | |
रेल गाडी | क्रम | |||
ट्रेन / इनपुट | अनुक्रम (अनुक्रम (टेंसर)) | (कोई नहीं, कोई नहीं) | int32 | |
ट्रेन / आउटपुट | अनुक्रम (अनुक्रम (टेंसर)) | (कोई नहीं, कोई नहीं) | int32 |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@misc{chollet_francois_2019,
title = {The Measure of Intelligence},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.01547},
journal = {arXiv.org},
author = {Francois Chollet},
year = {2019},
month = {Nov}
}