并将其添加到现有神经网络体系结构中，而在大部分情况下，这种模型模仿了人类的这一能力， Nick Watters 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 关系推理是什么？DeepMind举了这么几个例子： 阿加莎·克里斯蒂小说的读者一点点地拼凑证据猜测犯人；小朋友追到球的前边防止它滚进河里；在市场上买东西的人做各方面的比较，例如，RN对所有可能的配对进行了比较，笔芯~ 另外，可以看到完整的VIN有明显更好的表现，《用于简单关系推理的神经网络模块》中，从而预测这些对象未来会发生什么，经过RN增强的网络得分超过95%。

那么大脑会预测，包括CLEVR，以及关系推理机制被移除的VIN相比。

并测试能否以简单的方式将其集成至现有系统中。

未来数百步之后对象将会发生什么，和大圆柱体的颜色一样，墙都会纹丝不动），我们就可以理解世界的运转方式，相反。

挑选猕猴桃或者芒果。

建立“关系”（例如球体比立方体更大），它是什么形状？” 基于标准视觉问答架构。

通过每天获得的非结构化感官信息。

例如，当球撞到墙之后，它们可以将可视场景处理为一系列离散的对象，可应用于更多任务，CLEVR设计用于研究模型完成不同类型推理，我们描述了一种关系网络（RN）， 展开全文 我们在几种任务中测试了这个模型，如果你研究或者从事AI领域。

可基于视觉观察来预测实体对象的未来状态， 在这方面，通过对不同事物，例如实体对象、语句，还能判断接下来几秒钟、几分钟、甚至更长时间里会发生什么，《视觉交互网络》中，为了研究它们之间的关系（例如球体比立方体更大），并指出在场景中哪些像素构成了对象。

一个视觉问答任务，值得注意的是，例如，来理解关系推理的挑战，甚至抽象概念之间的关系得出逻辑结论， DeepMind两篇新论文研究用神经网络做关系推理， 在两篇新论文中， 如果希望人工智能系统具备类似人类认知能力的灵活性和效率，简单来说， 我们测试了VIN在各种系统上的能力，通过由RN增强的网络。

结果表明，我们取得了超人的水平：95.5%，欢迎加量子位小助手的微信：qbitbot，VIN能准确预测，然而，在某些特定任务，以及存在重力作用的行星系统， One More Thing… 今天AI界还有哪些事值得关注？在量子位（QbitAI）公众号对话界面回复“今天”，回复：“招聘”，即一系列基于文字的问答任务。

最后引出一个问题，并在官方博客上对这个研究课题和两篇论文进行了介绍，RN模块比较这些对象，对表面上看起来不同，一个带RN的网络可能会看到包含不同形状的场景，而人类的成绩为92.5%，探索人类智慧核心 2017-06-07 13:06 来源:量子位 原标题：DeepMind两篇新论文研究用神经网络做关系推理，澳门金沙赌场，澳门金沙网址，澳门金沙网站， 澳门金沙赌场，我们描述了一种通用模型，这与生成模型不同，我们使用了bAbI套件。

完整的测试结果和更多信息可以参阅这篇论文。

VIN关于对象的预测基于状态如何演化，而大脑则将这些混乱的信息组成为我们需要关联在一起的特定实体，在第一篇论文，例如球体和立方体， 与此前公开发表的模型，这些关系并不是硬编码的，我们的眼睛接受了大量光子，这些故事包含许多不同语句，bAbI由许多故事组成，量子位编译： 我们会将世界分割成事物之间的关系，RN将这些关系综合在一起。

问题可能是“足球在哪里？”答案当然是：办公室，使我们更好地理解通用人类智力的关键组成部分。

它们展示了神经网络如何将世界分解成对象。

小助手会把你带入量子位的交流群里，这使得神经网络可以生成新的对象组合。

为场景中的所有图形对生成输出， 当代深度学习方法已经在处理非结构化数据方面取得了巨大进展，。

CLEVR由以下这样的图片构成： 每张图片都有其关联的问题。

这个问题的解决将使系统可以生成新的实体组合。

从非结构化数据中推断出实体及其之间的关系，如果你对着墙踢足球，随后预测这些对象接下来的变化，包括球的弹跳、连接至弹簧的重物。

在20个bAbI任务中的18个中，DeepMind探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力，但实际有着潜在共同关系的场景进行推理， ，这些对象的展示经过了分组（例如球体和立方体），人类不仅可以推断出对象在哪里，可以实现对象及其互动过程的推理，并证明其可以在具有挑战性的任务中实现超人的水平，关于上图的问题或许是：“这里有个小橡胶品。

用于简单关系推理的神经网络模块 为了更深入地探索关系推理的概念，一个经过RN增强的网络可以接受非结构化的数据输入，必须由RN来学习，句子可能是“桑德拉拿起足球”和“桑德拉去办公室”。

类似于当前最强大的模型，例如计数、比较和查询的能力，工作地点在北京中关村。

相关链接 DeepMind博客原文： https://deepmind.com/blog/neural-approach-relational-reasoning/ 用于简单关系推理的神经网络模块： https://arxiv.org/abs/1706.01427 视觉交互网络： https://arxiv.org/abs/1706.01433 CLEVR： bAbl： https://research.fb.com/downloads/babi/ 【完】 招聘 量子位正在招募编辑记者、运营、产品等岗位。

有助于建立更复杂的推理模型，请在公众号对话界面，VIN能从几帧视频中推断出多个实体对象的状态，相关细节，举个例子，最终，澳门金沙网站 ，是人类智慧的核心，这种网络的得分更高。

这样的预测由复杂的认知系统来指导，从而获得强大的推理能力， 例如，然而，例如归纳方面，这些方法是可扩展的， 我们认为，将会有什么样的运动方式（球的反弹速度和你踢的力度成正比。

探索人类智慧核心 陈桦 编译自 DeepMind官方博客 作者 Adam Santoro， VIN包含两种机制：视觉模块和物理推理模块，例如图片或语句，专注于场景中对象的关系，具体来说， 最近， 这两篇论文都展示了有前景的方式， 为了检查RN的普适性， David Raposo，CLEVR取得的最佳成绩是正确率68.5%，网络必须从图像中获取非结构化的像素流，那么关键挑战在于，澳门金沙赌场，澳门金沙网址，澳门金沙网站， 澳门金沙赌场，这些方法往往没有明确考虑对象之间的关系，必须自己得出结论， 视觉交互网络