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bongard problems
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跨图像上下文对于邦加德问题至关重要
现有的机器学习方法在解决博加德问题方面存在困难,不仅是因为神经网络缺乏人类化的符号规则找寻能力,更因为许多方法仅仅依靠从个体支持集中提取的信息而未整合整个支持集所包含的信息,而我们探索了多种简单的方法来考虑这种跨图像的上下文,并展示了相较之
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10 months ago
MM
使用程序合成和归纳逻辑编程解决 Bongard 问题
本研究主要探讨使用 Dreamcoder 构建的程序是否可以用于类比推理,以解决某些 Bongard 问题,并使用归纳逻辑编程(ILP)学习抽象概念的可解释性理论。实验结果表明我们的系统可以解决此类问题,并指出改进的方向。
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3 years ago
Bongard-LOGO: 人类水平的概念学习和推理新基准
通过提出 Bongard-LOGO 基准来评估人类概念学习和推理,我们展示了先前方法的不足之处,并讨论了适用于解决此类基准的一般视觉推理架构的研究方向。
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4 years ago
使用视觉语言和实用推理解决 Bongard 问题
本文介绍了用图像处理提取的视觉特征,并将其转化为符号视觉词汇的视觉概念学习问题。使用贝叶斯推理和形式语言,可以从提供的 Bongard 问题示例中引出复杂的视觉概念,并考虑语用推理,该方法解决了一大部分 Bongard 问题,但距离全面解决
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6 years ago
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