Relationellt resonemang är en central del av allmänt intelligent beteende, men har visat sig svårt för neurala nätverk att lära. I den här artikeln beskriver vi hur man använder Relation Networks (RNs) som en enkel plug-and-play-modul för att lösa problem som i grunden är beroende av relationstänkande. Vi testade RN-augmented nätverk på tre uppgifter: visuell fråga svar med hjälp av en utmanande datauppsättning som heter CLEVR, där vi uppnår state-of-the-art, super-human prestanda; text-baserad fråga svar med hjälp av bAbI svit av uppgifter; och komplexa resonemang om dynamiska fysiska system. Sedan, med hjälp av en curated dataset som kallas Sort-of-CLEVR visar vi att kraftfulla konvolutionella nätverk inte har en allmän kapacitet att lösa relationsfrågor, men kan få denna kapacitet när de förstärks med RNS. Vårt arbete visar hur en djupt lärande arkitektur utrustad med en RN modul implicit kan upptäcka och lära sig att resonera om enheter och deras relationer.
Nyligen, relationell resonemang modul har föreslagits för visuell fråga svar med övermänsklig prestanda REF.
A simple neural network module for relational reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}