analyse

• Descriptif :

Tâches SCAN avec différentes divisions.

SCAN est un ensemble de tâches de navigation simples basées sur le langage pour étudier l'apprentissage compositionnel et la généralisation sans coup férir.

La plupart des divisions sont décrites sur https://github.com/brendenlake/SCAN Pour les divisions MCD, veuillez consulter https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf

Utilisation de base :

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

Exemple plus avancé :

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')))

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://github.com/brendenlake/SCAN

• Code source : tfds.datasets.scan.Builder

• Versions :

  • 1.1.1 (par défaut) : aucune note de version.

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Touches supervisées (Voir doc as_supervised ): ('commands', 'actions')

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Citation :

@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},
}

scan/simple (config par défaut)

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.47 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scan/addprim_jump

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.53 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scanner/addprim_turn_left

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.58 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num0

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 3.20 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num1

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 3.51 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num2

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 3.84 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scan/filler_num3

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.17 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

balayage/longueur

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.47 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scanner/template_around_right

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.17 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scanner/template_jump_around_right

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.17 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scanner/template_opposite_right

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.22 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

scanner/template_right

• Taille du téléchargement : 17.82 MiB

• Taille du jeu de données : 4.26 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

analyse/mcd1

• Taille du téléchargement : 17.89 MiB

• Taille du jeu de données : 1.89 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

analyse/mcd2

• Taille du téléchargement : 17.89 MiB

• Taille du jeu de données : 1.84 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

analyse/mcd3

• Taille du téléchargement : 17.89 MiB

• Taille du jeu de données : 1.87 MiB

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):