【摘 要】
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二十世纪下半叶陆续提出了一些智力测试问题的计算模型,到二十一世纪初,由于人工智能IQ测试有助于在心理测量学,认知科学和人工智能之间建立新的桥梁,因此引起广大研究者的关
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二十世纪下半叶陆续提出了一些智力测试问题的计算模型,到二十一世纪初,由于人工智能IQ测试有助于在心理测量学,认知科学和人工智能之间建立新的桥梁,因此引起广大研究者的关注,人工智能IQ测试方面研究也取得了一定的成绩,但IQ测试中的数字序列预测问题由于数字序列模式的多样性以及所涉及的各种可能的数学知识,从而导致结果不是十分理想,因此需要探索新的数字序列预测算法,力图使之具有与图灵机相当的计算能力。针对以上问题,本文提出了一种基于深度学习方法来解决IQ测试中的数字序列问题。本文首先从多个数据源收集构建了一个大型数据集,其中包含来自十多本书籍和超过十个网站的1600多个IQ数字序列,类型包含线性、幂、斐波那契、嵌套和其他等类型。然后,提出了一种利用基于位置的遗忘重新编码(LFR)的新方法来解决超过输入层大小的解释功率降低的问题。进一步,训练一个深度神经网络来预测数字序列的下一数字,其中尝试了包括普通DNN网络,RNN和扩展的LSTM网络等方法。实验结果表明,我们的方法优于其他文献实现的相关方法。通过调查报告等多方面调查,平均表现优于多组研究生的平均智商测试结果。
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