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Combining Induction and Transduction for Abstract Reasoning
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内容提要
本研究探讨在样本稀少情况下，推导潜在函数与直接预测新输出的优劣。通过分析ARC数据集中的抽象推理任务，发现归纳模型与传导模型在解决问题上具有互补特性。
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关键要点
- 本研究探讨在样本稀少情况下，推导潜在函数与直接预测新输出的优劣。
- 通过分析ARC数据集中的抽象推理任务，发现归纳模型与传导模型在解决问题上具有互补特性。
- 尽管使用相同的神经网络架构，归纳模型和传导模型解决的问题截然不同。
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