Detta dokument handlar om att lära sig lösa uppgifter som kräver en kedja av ömsesidigt beroende steg av relationell inferens, som att svara på komplexa frågor om förhållandet mellan objekt, eller lösa pussel där de mindre delarna av en lösning ömsesidigt begränsar varandra. Vi introducerar det återkommande relationsnätet, en allmän syfte modul som fungerar på en graf representation av objekt. Som en generalisering av Santoro et al. [2017]: s relationella nätverk, det kan förstärka alla neurala nätverk modell med förmågan att göra många steg relationell resonemang. Vi uppnår toppmoderna resultat på bAbI text frågesvar dataset med återkommande relationsnätverk, konsekvent lösa 20/20 uppgifter. Eftersom bAbI inte är särskilt utmanande ur relationsmässig synvinkel introducerar vi Pretty-CLEVR, ett nytt diagnostiskt dataset för relationstänkande. I Pretty-CLEVR-uppställningen kan vi variera frågan till att kontrollera för antalet relationella resonemang steg som krävs för att få svaret. Med Pretty-CLEVR undersöker vi begränsningarna för flerlagers perceptroner, relationella och återkommande relationsnätverk. Slutligen visar vi hur återkommande relationsnätverk kan lära sig att lösa Sudoku-pussel från övervakade träningsdata, en utmanande uppgift som kräver uppemot 64 steg av relationstänkande. Vi uppnår toppmoderna resultat bland jämförbara metoder genom att lösa 96,6% av de svåraste Sudoku pussel.
REF använde Recurrent Relational Networks för att träna Sudoku-lösare.
Recurrent Relational Networks
{'venue': 'NIPS 2018', 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}