conjunto_de_datos_matemáticos

• Descripción :

Base de datos de matemáticas.

Este código de conjunto de datos genera pares de preguntas y respuestas matemáticas, a partir de una variedad de tipos de preguntas con una dificultad aproximada del nivel escolar. Esto está diseñado para probar el aprendizaje matemático y las habilidades de razonamiento algebraico de los modelos de aprendizaje.

Artículo original: Análisis de las habilidades de razonamiento matemático de los modelos neuronales (Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Ejemplo de uso:

train_examples, val_examples = tfds.load(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio : https://github.com/deepmind/mathematics_dataset

• Código fuente : tfds.datasets.math_dataset.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 2.17 GiB

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

• Teclas supervisadas (ver documento as_supervised ): ('question', 'answer')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Cita :

@article{2019arXiv,
  author = {Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli},
  title = {Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models},
  year = {2019},
  journal = {arXiv:1904.01557}
}

conjunto de datos matemáticos/álgebra _linear_1d (configuración predeterminada)

• Tamaño del conjunto de datos : 141.27 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _linear_1d_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 246.31 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _linear_2d

• Tamaño del conjunto de datos : 174.46 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _linear_2d_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 281.35 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _polynomial_roots

• Tamaño del conjunto de datos : 209.67 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _polynomial_roots_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 297.84 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _sequence_next_term

• Tamaño del conjunto de datos : 186.03 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/álgebra _sequence_nth_term

• Tamaño del conjunto de datos : 222.03 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _add_or_sub

• Tamaño del conjunto de datos : 138.95 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _add_or_sub_in_base

• Tamaño del conjunto de datos : 142.87 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _add_sub_multiple

• Tamaño del conjunto de datos : 140.18 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _div

• Tamaño del conjunto de datos : 128.14 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _mixed

• Tamaño del conjunto de datos : 143.08 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _mul

• Tamaño del conjunto de datos : 123.42 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _mul_div_multiple

• Tamaño del conjunto de datos : 140.60 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _nearest_integer_root

• Tamaño del conjunto de datos : 185.02 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/aritmética _simplify_surd

• Tamaño del conjunto de datos : 254.30 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/cálculo _diferenciar

• Tamaño del conjunto de datos : 244.75 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/cálculo _diferenciar_compuesto

• Tamaño del conjunto de datos : 310.79 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _más cercano

• Tamaño del conjunto de datos : 179.75 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _closest_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 256.87 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _kth_biggest

• Tamaño del conjunto de datos : 195.94 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _kth_biggest_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 267.90 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _pair

• Tamaño del conjunto de datos : 135.12 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _pair_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 231.35 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _sort

• Tamaño del conjunto de datos : 179.28 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/comparación _sort_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 260.00 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/medida _conversion

• Tamaño del conjunto de datos : 166.67 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/medición _time

• Tamaño del conjunto de datos : 165.06 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _base_conversion

• Tamaño del conjunto de datos : 139.60 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _div_remainder

• Tamaño del conjunto de datos : 172.82 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _div_remainder_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 273.13 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _gcd

• Tamaño del conjunto de datos : 175.57 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _gcd_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 284.52 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _is_factor

• Tamaño del conjunto de datos : 125.69 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _is_factor_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 232.11 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _is_prime

• Tamaño del conjunto de datos : 123.88 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _is_prime_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 231.57 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _lcm

• Tamaño del conjunto de datos : 184.13 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos/números matemáticos _lcm_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 267.70 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _list_prime_factors

• Tamaño del conjunto de datos : 158.40 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _list_prime_factors_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 251.96 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _place_value

• Tamaño del conjunto de datos : 144.20 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _place_value_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 243.95 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _round_number

• Tamaño del conjunto de datos : 159.81 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/números _round_number_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 247.42 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _add

• Tamaño del conjunto de datos : 304.24 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _coficient_named

• Tamaño del conjunto de datos : 266.31 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _collect

• Tamaño del conjunto de datos : 190.81 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _compose

• Tamaño del conjunto de datos : 280.29 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _evaluate

• Tamaño del conjunto de datos : 162.76 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _evaluate_composed

• Tamaño del conjunto de datos : 272.91 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _expand

• Tamaño del conjunto de datos : 248.78 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí (prueba), solo cuando shuffle_files=False (tren)

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/polinomios _simplify_power

• Tamaño del conjunto de datos : 262.49 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/probabilidad _swr_p_level_set

• Tamaño del conjunto de datos : 273.22 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

conjunto de datos matemáticos/probabilidad _swr_p_sequence

• Tamaño del conjunto de datos : 261.34 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):