24、神经网络关系推理及相关模型解析

神经网络关系推理及相关模型解析

1. 神经网络关系推理（Neural Relational Inference）

在神经网络关系推理中，有如下代码实现：

pred = F.dropout(F.relu(
    (self.out_fc1(hidden)), 
    p=self.dropout_prob) 
pred = F.dropout(F.relu(
    (self.out_fc2(pred)), 
    p=self.dropout_prob) 
pred = self.out_fc3(pred) 

pred = inputs + pred   
return pred, hidden

这段代码主要是构建输出多层感知机（MLP），通过一系列的全连接层和激活函数，最终将预测结果与输入相加并返回预测值和隐藏层状态。

2. 训练NRI模型

训练NRI模型需要以下步骤：
1. 训练一个编码器，将传感器数据转换为边概率的表示，以指示传感器之间是否连接。
2. 训练一个解码器，根据不同传感器之间存在边的概率来预测未来轨迹。
3. 使用GRU运行解码器，传入边概率来预测未来轨迹。
4. 基于重建的姿态减少损失，该损失包括重建损失和KL散度。
5. 重复步骤1到4，直到训练收敛。

以下是训练循环的代码：

pbar = tqdm(range(start_epoch, num_epochs + 1), des