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== Définition ==
== Définition ==
Le raisonnement abstrait désigne la capacité de résoudre des problèmes complexes en identifiant les régularités et les relations d'un problème à résoudre et en les utilisant pour déduire la solution. Dans un domaine dominé par l'entraînement intensif des modèles avec un grand nombre d'exemples, les modèles de raisonnement abstrait visent à combler l'écart entre l'intelligence fluide humaine et les performances des réseaux neuronaux profonds, qui requièrent un entraînement préalable approfondi.
Le raisonnement abstrait désigne la capacité de résoudre des problèmes complexes en identifiant les régularités et les relations d'un problème à résoudre et en les utilisant pour déduire la solution. Dans un domaine dominé par l'entraînement intensif des modèles avec un grand nombre d'exemples, les modèles de raisonnement abstrait visent à combler l'écart entre l'intelligence fluide humaine et les performances des réseaux neuronaux profonds, qui requièrent un entraînement préalable approfondi.


Voir aussi '''[[Corpus d'Abstraction et de Raisonnement]]''', '''[[préentraînement]]''' et '''[[réseau de neurones artificiels]]'''
Voir aussi '''[[Abstraction and Reasoning Corpus]]''', '''[[préentraînement]]''' et '''[[réseau de neurones artificiels]]'''


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Version du 4 novembre 2024 à 17:17

Définition

Le raisonnement abstrait désigne la capacité de résoudre des problèmes complexes en identifiant les régularités et les relations d'un problème à résoudre et en les utilisant pour déduire la solution. Dans un domaine dominé par l'entraînement intensif des modèles avec un grand nombre d'exemples, les modèles de raisonnement abstrait visent à combler l'écart entre l'intelligence fluide humaine et les performances des réseaux neuronaux profonds, qui requièrent un entraînement préalable approfondi.

Voir aussi Abstraction and Reasoning Corpus, préentraînement et réseau de neurones artificiels

Compléments

Le raisonnement abstrait est possible même dans les réseaux neuronaux naïfs (et aléatoires) et ces réseaux peuvent parvenir à ce qui ressemble à un raisonnement abstrait symbolique sans aucun entraînement et, par conséquent, sans aucun rappel de mémoire.

Français

raisonnement abstrait

Anglais

abstract reasoning

fluid intelligence

Abstract reasoning is the ability to solve complex problems by identifying regularities and relations in the problem being solved and utilizing them for deducing the solution. Changes in how problems are phrased that seem minor to humans and do not affect their performance can render them unsolvable to networks. In a field dominated by extensive training with an extensive number of examples, abstract reasoning models aim to close the gap between human fluid intelligence and the performance of deep neural networks, which typically require extensive prior training. In fact, abstract reasoning is possible even in naïve and random ANNs and these networks can achieve what looks like symbolic abstract reasoning without any training and, hence, any memory recall.

Sources

Source : arxiv

Source : arxiv

Contributeurs: Arianne , wiki