交互系统的神经关系推断
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交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献）
摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模型学会推断交互作用，同时仅从观测数据中学习动力学。 我们的模型采用变分自动编码器的形式，其中潜在代码表示基础交互图，而重构基于图神经网络。 在模拟物理系统上的实验中，我们证明了我们的NRI模型可以无监督的方式准确地恢复地面与地面的相互作用。 我们进一步证明，我们可以找到可解释的结构，并预测真实运动捕
2022-02-11 16:18:33
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1、资源内容：ppt；源码等
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2022-02-11 09:07:10
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python学习笔记，包含sys模块简介-与操作系统进行交互-CSV文件和CSV模块-正则表达式
2022-02-10 09:03:19
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共有PB 两部分代码，Dll制作的demo ,与调用C#dll，自身的dll的demo;
C# 代码两部分，生产dll ,调用dll .
2022-02-08 09:58:39
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