onniglotta

• Descrizione :

Set di dati Omniglot per l'apprendimento one-shot. Questo set di dati contiene 1623 caratteri manoscritti diversi, provenienti da 50 alfabeti diversi.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora su Papers With Code north_east

• Pagina iniziale : https://github.com/brendenlake/omniglot/

• Codice sorgente : tfds.image_classification.Omniglot

• Versioni :

  • 3.0.0 (predefinito): Nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Dimensione download : 17.95 MiB

• Dimensione del set di dati : 12.29 MiB

• Memorizzazione automatica nella cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedere il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}