論文の概要: A Configurable Library for Generating and Manipulating Maze Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10498v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 21:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 19:39:27.350142
• Title: A Configurable Library for Generating and Manipulating Maze Datasets
• Title（参考訳）: mazeデータセットの生成と操作のための構成可能なライブラリ
• Authors: Michael Igorevich Ivanitskiy, Rusheb Shah, Alex F. Spies, Tilman R\"auker, Dan Valentine, Can Rager, Lucia Quirke, Chris Mathwin, Guillaume Corlouer, Cecilia Diniz Behn, Samy Wu Fung
• Abstract要約: 迷路は様々な生成アルゴリズムのために優れたテストベッドとして機能する。 我々は、maze-solvingタスクからなるデータセットの生成、処理、視覚化のための包括的なライブラリである、$textttmaze-dataset$を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9268994664916388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding how machine learning models respond to distributional shifts is a key research challenge. Mazes serve as an excellent testbed due to varied generation algorithms offering a nuanced platform to simulate both subtle and pronounced distributional shifts. To enable systematic investigations of model behavior on out-of-distribution data, we present $\texttt{maze-dataset}$, a comprehensive library for generating, processing, and visualizing datasets consisting of maze-solving tasks. With this library, researchers can easily create datasets, having extensive control over the generation algorithm used, the parameters fed to the algorithm of choice, and the filters that generated mazes must satisfy. Furthermore, it supports multiple output formats, including rasterized and text-based, catering to convolutional neural networks and autoregressive transformer models. These formats, along with tools for visualizing and converting between them, ensure versatility and adaptability in research applications.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトに機械学習モデルがどのように反応するかを理解することは、重要な研究課題である。 Mazesは、微妙な分布シフトと顕著な分布シフトの両方をシミュレートするニュアンスなプラットフォームを提供する様々な生成アルゴリズムのために、優れたテストベッドとして機能する。 そこで本研究では,maze処理タスクからなるデータセットの生成,処理,視覚化のための包括的なライブラリである$\texttt{maze-dataset}$を提案する。 このライブラリを使用すると、研究者はデータセットを簡単に作成でき、使用する生成アルゴリズム、選択したアルゴリズムに供給されるパラメータ、迷路を生成するフィルタを満たさなければならない。 さらに、ラスタライズドおよびテキストベースを含む複数の出力フォーマットをサポートし、畳み込みニューラルネットワークと自己回帰トランスフォーマーモデルに対応している。 これらのフォーマットは、可視化と変換のためのツールとともに、研究アプリケーションにおける汎用性と適応性を保証する。

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