fnoi2014xtx的博客

Paper : Contrastive Learning Of Structured World Models Code : official 摘要 作者在强化学习任务中，提出了使用GNN来建模多物体之间的关系的方法，使用transE的思路来进行状态的预测，并通过Contrastive Loss 来进行训练，提出 C-SWM 模型。作者在雅达利游戏，多物体物理模拟等任务上达到了SOTA。 方法 C-SWM模型可以对物体与物体之间的关系建边，目的是对每个物体学习到它的特征表示，通过Contrastive .