Proponujemy nowy model uczenia głębokiego PoNG (ang., “Pathways of Normalized Group Convolution”) do rozumowania z obrazów. Eksperymenty na progresywnych matrycach Ravena i problemach analogii wizualnych pokazują jego przewagę nad dotychczasowymi metodami, zwłaszcza w generalizacji do problemów z nowych rozkładów.