Neural Relational Inference for Interacting Systems摘要
摘要 在自然中，互相作用的系統是非常普遍的，從物理中的動力學系統，到社會動力學系統，各組件之間的相互作用可以產生複雜的動態結果。作者描述了一種neural relational inference (NRI) 模型：一種從觀察數據中學習動力過程時還能進行關係推斷的無監督模型。這個模型採用一種自適應編碼的形式，用潛編碼表示圖中的潛在關係，用GNN進行圖的重建。在一個基於物理模擬系統的實驗中，作者
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