Huruvida neurala nätverk kan lära sig abstrakt resonemang eller om de bara förlitar sig på ytlig statistik är ett ämne som nyligen debatterats. Här föreslår vi en datauppsättning och utmaning utformad för att sondera abstrakt resonemang, inspirerad av ett välkänt mänskligt IQ-test. För att lyckas med denna utmaning måste modellerna hantera olika generaliseringsförordningar där utbildnings- och testdata skiljer sig åt på tydligt definierade sätt. Vi visar att populära modeller som ResNets presterar dåligt, även när tränings- och testset skiljer sig endast minimalt, och vi presenterar en ny arkitektur, med en struktur utformad för att uppmuntra resonemang, som gör betydligt bättre. När vi varierar det sätt på vilket testfrågorna och utbildningsuppgifterna skiljer sig åt, finner vi att vår modell är särskilt skicklig på vissa former av generalisering, men särskilt svag på andra. Vi visar vidare att modellens förmåga att generalisera förbättras markant om den tränas att förutsäga symboliska förklaringar till sina svar. Sammantaget introducerar och utforskar vi sätt att både mäta och framkalla starkare abstrakt resonemang i neurala nätverk. Vår fritt tillgängliga datauppsättning bör motivera ytterligare framsteg i denna riktning.
Och Barrett et al. REF mätte abstrakt resonemang i neurala nätverk.
Measuring abstract reasoning in neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}