D4C 手套训练:通过分布和圈定概念解决 RPM 和 Bongard-logo 问题
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究在抽象推理领域,特别是针对 Raven 的渐进矩阵和 Bongard-Logo 问题,提出了显著的进展,包括重新定义概念边界并构建高级概念和低维表示之间的桥梁的 D2C 方法,通过度量图像表示的分布和 Sinkhorn 距离来实现优秀的推理准确性的 D3C 创新方法,以及通过限制分布距离提高计算效率并保持高准确性的 D3C-cos 方法。同时,引入将 D3C 和 D3C-cos...
本研究在抽象推理领域提出了D2C、D3C和D3C-cos方法,通过度量图像表示的分布和限制分布距离来提高推理准确性和计算效率。引入Lico-Net网络解决问题求解和可解释性挑战,并通过对比D2C和D4C方法改进概念边界。为抽象推理领域提供新的视角和解决方案。