本文介绍DeepMind提出的关系网络（RN），一种解决神经网络中关系推理的通用方案。通过将图像送入卷积层，每对特征对象与问题的LSTM状态结合，经MLP处理后进行关系推理，实验证明其在CLEVR数据集上效果显著，接近使用GT程序的模型，远超传统VQA模型。
A simple neural network module for relational reasoning
DeepMind的一项工作
https://www.zhihu.com/question/60784169/answer/180518895
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28654835
Introduction
前面编的故事都没什么，分析了下symbolic&neural network。主要是提出了RN，解决了relational reasoning
Here, we explore “Relation Networks” (RN) as a general solution to relational reasoning in neural networks.
Methods
首先把image送进conv layers, 然后feature上的每个pixel都对应一个"object"，任意两个object都会构成一对特征：
Question会用LSTM进行embedding，final state of the LSTM is concatenated to each object-pair
object-pair+LSTM state，都经过MLP，再叠
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