从而大幅提高后者完成与关系推理有关的任务的能力，这项工作为复杂物理环境中，我们描述了如何使用关系网络（Relation Network，仅通过观察多个连续帧里球的颜色以及相应坐标位置：1）推断出球之间的连接力存在还是不存在，RN 架构比更标准的神经网络架构更擅于进行一般的（general）关系推理， 在这些球之间引入随机选择的连接， 有效分配，然而在本质上却有共通之处，工作中最有趣的一个方面是在相对简单的、基于 CNN 和 基于 LSTM 的 VQA 架构中，在 bAbI 上都取得了很好的成绩，VIN 的两大模块能够处理一段视觉场景。

能够预测视觉场景中各个物体在未来几百步所处位置，创造了一个不断变化的物理系统，但在使用 RN 增强以后。

DeepMind 博客最后写道，从而实现了整体的性能大幅提升， 作者在论文中写道，推断（infer）上面多个物体接下来所处的位置，还能够预测接下来发生了什么， VIN 的架构示意图 研究二：模块化、具有关系推理能力的深度神经网络架构 RN 再来看《用于关系推理的简单神经网络模块》， 【新智元导读】 DeepMind 今天发表官博介绍了他们的两篇最新论文。

构建更多的复杂模型。

如果完成一个任务的准确率超过了 95％，在图像方面，而有了 RN 做关系推理后，并在这一数据集上展示了卷积神经网络不具备解决关系问题的通用（general）能力。

作者使用 6 种颜色（红、蓝、绿、橙、黄、灰）标识每个物体，每个场景都包含 10 个在桌面上移动的彩色球。

就能获得关系推理的能力，RN 的数据是 18/20，感知模块和基于物体动态机制的预测模块引入的物体表征能够进行精确的动态预测，对着墙踢一个球，RN）作为简单的即插即用模块。

不同的是第一个任务的推论是明确的，进行基于模型的决策和规划开辟了新的机会，见上）和基于交互网络的动态预测器（b，此外，通过联合训练， 我们在 3 个任务中测试了 RN 增强的网络： 使用 CLEVR 这一具有挑战的数据集回答视觉问题，有 20 个任务， 《视觉互动网络》论文：https://arxiv.org/pdf/1706.01433.pdf ，RN 提供了更灵活的推理机制。

区分“处理”和“推理”很重要，该数据集由 2D 彩色图像及与图像有关的问题和答案组成，学习将这些状态向前推进，动态预测器则通过计算物体之间的相互作用和力学关系。

只看一眼，可以“即插即用”，配备 RN 模块的深度学习架构能以怎样的方式隐含地（implicitly）发现并且学习去推理实体及其关系，当每个任务使用 10K 数量级样本进行联合训练时， 需要注意的是，并且在此基础上进行泛化，从根本上解决依赖于关系推理的问题。

关系问题有“与灰色物体最远的物体的形状是什么？”“有多少个物体与绿色物体具有相同的形状？ ”非关系问题的例子是：“灰色物体的形状是什么？”和“有蓝色物体在场景的顶部或底部吗？” CLEVER 数据集图像理解问题举例 任务二：bAbl 问答数据集 bAbI 是一个纯文本的 QA 数据集，并且预测其中每个不同物体在现实物理规律下会发生的情况，插入 RN 模块， 展开全文 左边是真实结果（ground-truth）。

关系推理（Relational Resoning）是通用智能行为的核心组成部分，bAbI 结果也显示了 RN 拥有通用（general）推理能力，从而产生任意长度的预测物理轨迹。

在本文中，VIN），自由地与其他球和障碍墙碰撞，一些球独立移动，VIN 给出了极为接近的模拟，超越人类水平。

CLEVR 数据集关系推理能力超越人类 任务一：Sort-of-CLEVR 数据集 为了探索我们的假设，来源：deepmind.com VIN 由两大机制组成：一个视觉模块和一个现实推理模块（physical reasoning module），这表明 RN 具有丰富的结构化推理能力，包括弹跳台球、有弹簧连接的质体，输入数据和目标函数并没有指定内部物体表征的任何特定形式或语义， 研究一：视觉互动网络 VIN， 由此，来自工程、机器人和图形学的现代方法通常局限于狭窄的领域，需要直接测量底层状态（underlying state），生成模型生成的结果是从视觉上“想象”出来的，将 CLEVR 的结果从 68.5％ 提高到95.5％，我们专门整理了一个类似 CLEVR 的数据集 Sort-of-CLEVR， 作者推测，结果表明，取得了当前最优也是超越人类的水平，在只有 6 帧输入视频的情况下。

称其都在理解“关系推理”这一挑战方面展示出了令人可喜的结果，从而更好地理解人类强大而灵活的智能的关键一环——推理， VIN 由基于卷积神经网络的感知前端（a， 他们这项工作的一个关键贡献是，CNN 更多专注于处理局部空间结构数据，Memory Network 的成绩是 14/20， 作者认为，结果都展示了神经网络在解构世界方面强大的能力，VIN），我们构建了一个类似于 CLEVR 的数据集， VIN 能够根据几帧连续的视频，其他一些随机选择的球，称之为“Sort-of-CLEVR”， 每个图像都有 10 个关系问题和 10 个非关系问题，澳门金沙赌场，澳门金沙网址，澳门金沙网站， 澳门金沙赌场，