建模概率模型解决邦加德 - 标志问题
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究介绍了 PMoC,这是一种为 Bongard-Logo 问题量身定制的概率模型,通过构建独立的概率模型实现了高准确性的推理。此外,我们还提出了 Pose-Transformer,这是一种专为复杂的抽象推理任务设计的增强型 Transformer-Encoder,包括 Bongard-Logo、RAVEN、I-RAVEN 和 PGM。Pose-Transformer...
本研究介绍了PMoC和Pose-Transformer,用于解决抽象推理问题。PMoC是一种概率模型,通过构建独立的概率模型实现高准确性的推理。Pose-Transformer是一种增强型Transformer-Encoder,结合了位置信息学习,提高了对图像数据中局部位置关系的关注。该方法在RAVEN和PGM数据库上超过了之前的模型,对推进AI在抽象推理和认知模式识别方面具有重要贡献。