IQ-tester är en vedertagen metod för bedömning av mänsklig intelligens. Provningarna består av flera delar som måste lösas under en tidsbegränsning. Av alla testade förmågor har mönsterigenkänning visat sig ha den högsta korrelationen med allmän intelligens. Detta beror främst på att mönsterigenkänning är förmågan att hitta ordning i en bullrig miljö, en nödvändig skicklighet för intelligenta agenter. I detta dokument föreslår vi en Convolutional neural network (CNN) modell för att lösa problem med geometriska mönsterigenkänning. CNN får som ingång flera beställda inmatningsbilder och utgångar nästa bild enligt mönstret. Vår CNN kan lösa problem som rör rotation, reflektion, färg, storlek och form mönster och poäng i topp 5% av människans prestanda.
I Ref föreslår författarna en CNN-modell för att lösa problem som rör geometriska operationer som rotationer och reflektioner.
IQ of Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}