omniglota

• Descripción :

Conjunto de datos de Omniglot para aprendizaje de una sola muestra. Este conjunto de datos contiene 1623 caracteres manuscritos diferentes de 50 alfabetos distintos.

• Documentación adicional : Explorar en Papers With Code north_east

• Página de inicio : https://github.com/brendenlake/omniglot/

• Código fuente : tfds.image_classification.Omniglot

• Versiones :

  • 3.0.0 (predeterminado): Nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño de descarga : 17.95 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 12.29 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=50),
    'alphabet_char_id': int64,
    'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
})

• Documentación de características :

• Teclas supervisadas (ver documentación as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@article{lake2015human,
  title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
  author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
  journal={Science},
  volume={350},
  number={6266},
  pages={1332--1338},
  year={2015},
  publisher={American Association for the Advancement of Science}
}