Raisonnement abstrait - Historique des versions

Arianne le 6 décembre 2024 à 19:41

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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~~.		Un raisonnement abstrait est un raisonnement capable de résoudre des problèmes complexes par la création et la manipulation d'abstractions ou de concepts abstraits. Créer une abstraction ou un concept abstrait correspond à définir un nouveau concept qui généralise ou regroupe plusieurs éléments différents d'un ensemble d'éléments considérés moins abstraits en identifiant les régularités et les relations d'un problème à résoudre et en les utilisant pour déduire la solution. Ainsi, on peut étendre la portée d'un raisonnement en créant des concepts de plus en plus abstraits. On parle alors d'une hiérarchie d'abstractions.

	Voir aussi '''[[Abstraction and Reasoning Corpus~~]]''', '''[[préentraînement~~]]''' et '''[[~~réseau~~ de ~~neurones artificiels~~]]'''		Le raisonnement abstrait est présent dans de nombreux domaines, comme les mathématiques, la philosophie ou l'informatique.

			Voir aussi '''[[Abstraction and Reasoning Corpus]]''' et '''[[modèle de raisonnement abstrait]]'''

	== Compléments ==		== 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.		En apprentissage automatique, 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.

			En mathématiques, par exemple, en partant d'un ensemble de nombres entiers, on créera le concept plus abstrait de « nombre pair » pour désigner tous les nombres dont le reste de la division par le nombre 2 est nul ou égal à 0. On pourra également se baser sur une autre abstraction qui définit l'opérateur « divisible » par: « Un nombre X est divisible par le nombre Y, si le reste de la division de X par Y est 0 ». D'où un nouveau concept abstrait de nombre pair qui est : « Un nombre pair est un nombre divisible par 2. »

	== Français ==		== Français ==
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	''' fluid intelligence'''		''' 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==		==Sources==

Pitpitt le 6 novembre 2024 à 14:59

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	[[Catégorie:~~publication~~]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Pitpitt : Pitpitt a déplacé la page Abstract Reasoning vers Raisonnement abstrait

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Arianne le 4 novembre 2024 à 22:17

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	~~== en construction ==~~

	== 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]]'''

	== Compléments ==		== Compléments ==
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	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:publication]]

Arianne le 23 octobre 2024 à 15:38

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	== Définition ==		== Définition ==
	~~xxxxx~~		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]]'''		Voir aussi '''[[Corpus d'Abstraction et de Raisonnement]]''', '''[[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 ==		== Français ==
	''' ~~XXXXXX~~'''		''' raisonnement abstrait'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' ~~Abstract Reasoning~~'''		''' abstract reasoning'''

	''' ~~Fluid Intelligence~~'''		''' 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.''		''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.''

Arianne le 16 octobre 2024 à 18:56

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	==Sources==		==Sources==
	[https://arxiv.org/abs/~~2405~~.~~01535~~ Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2205.12013 Source : arxiv]

			[https://arxiv.org/abs/2407.17791 Source : arxiv]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]

Arianne le 16 octobre 2024 à 18:28

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	''' Fluid Intelligence'''		''' 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==		==Sources==

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== en construction ==

== Définition ==
xxxxx

Voir aussi '''[[Corpus d'Abstraction et de Raisonnement]]'''

== Français ==
''' XXXXXX'''

== Anglais ==
''' Abstract Reasoning'''

''' Fluid Intelligence'''

==Sources==
[https://arxiv.org/abs/2405.01535 Source : arxiv]

[[Catégorie:vocabulary]]