视觉互动网络
Google Deepmind的Visual Interaction Networks的Tensorflow实现。
在Tensorflow r1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。人们一眼就能推断出物体在哪里,而且还能推断出在接下来的几秒钟,几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。例如,如果您将足球踢到墙壁上,您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么,以及随后的运动会受到怎样的影响(球会以与踢球成正比的速度跳动,并且-在大多数情况下, -墙壁将保留在原位)。” 摘自Deepmind的一篇文章
N对象重力模拟
要更改配置值,请检查常量脚本。
cat constracts.py
为了生成图像和数据,
python physical_engines.py
用于建模视觉交互网络
python gravity_vin.py
数据
数据是从我自己
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