Neural Relational Inference for Interacting Systems摘要

摘要   在自然中，互相作用的系统是非常普遍的，从物理中的动力学系统，到社会动力学系统，各组件之间的相互作用可以产生复杂的动态结果。作者描述了一种neural relational inference (NRI) 模型：一种从观察数据中学习动力过程时还能进行关系推断的无监督模型。这个模型采用一种自适应编码的形式，用潜编码表示图中的潜在关系，用GNN进行图的重建。在一个基于物理模拟系统的实验中，作者

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