論文名稱：Hierarchical Relational Inferenceweb
推薦理由：這是Jürgen Schmidhuber組在AAAI2021上的工做，現實世界中的常識性物理推理（Common-sense physical reasoning）須要學習物體的相互做用及其動態。然而，抽象對象的概念包含了各類各樣的物理對象，這些對象在它們支持的複雜行爲方面有很大的不一樣。爲了解決這個問題，做者提出了一種新穎的物理推理方法，將對象建模爲部分的層次結構，這些部分可能在局部單獨行爲，但更多地在全局範圍內做爲一個單一的總體行動。與以前的方法不一樣，該方法以無監督的方式直接從原始視覺圖像中學習，從而發現對象、部件及其關係。它明確區分了多層次的抽象，並在人工模擬合成和真實世界視頻的強基線上都有所改進。svg
論文連接: https://www.aminer.cn/pub/5f8029e791e01119a5df728f/?conf=aaai2021學習
會議連接：https://www.aminer.cn/conf/aaai2021.net
訂閱瞭解更多論文信息，定製您的我的科研動態信息流：https://www.aminer.cn/user/notification
#AAAI 2021# #論文# #AMiner#
視頻
本文同步分享在 博客「AMiner科技」（CSDN）。
若有侵權，請聯繫 support@oschina.cn 刪除。
本文參與「OSC源創計劃」，歡迎正在閱讀的你也加入，一塊兒分享。xml