论文名称:Hierarchical Relational Inferenceweb
推荐理由:这是Jürgen Schmidhuber组在AAAI2021上的工做,现实世界中的常识性物理推理(Common-sense physical reasoning)须要学习物体的相互做用及其动态。然而,抽象对象的概念包含了各类各样的物理对象,这些对象在它们支持的复杂行为方面有很大的不一样。为了解决这个问题,做者提出了一种新颖的物理推理方法,将对象建模为部分的层次结构,这些部分可能在局部单独行为,但更多地在全局范围内做为一个单一的总体行动。与以前的方法不一样,该方法以无监督的方式直接从原始视觉图像中学习,从而发现对象、部件及其关系。它明确区分了多层次的抽象,并在人工模拟合成和真实世界视频的强基线上都有所改进。svg
论文连接: https://www.aminer.cn/pub/5f8029e791e01119a5df728f/?conf=aaai2021学习
会议连接:https://www.aminer.cn/conf/aaai2021.net
订阅了解更多论文信息,定制您的我的科研动态信息流:https://www.aminer.cn/user/notification
#AAAI 2021# #论文# #AMiner#
视频
本文同步分享在 博客“AMiner科技”(CSDN)。
若有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一块儿分享。xml