Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）

最新推荐文章于 2025-04-04 09:12:43 发布
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分类专栏： GNN 论文研读 机器学习 算法 深度学习 神经网络
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本文探讨了如何通过在深度学习架构中引入关系归纳偏差来提高组合泛化能力，重点关注图形网络在处理结构化知识和行为方面的潜力。作者提出，结构化表示和计算对于实现类似人类的智能至关重要，而图网络作为一种新的构建模块，可以支持关系推理和组合泛化，为更复杂的推理模式打下基础。此外，文中还提供了开源软件库以供实践使用。

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Relational inductive biases, deep learning, and graph networks

Peter W. Battaglia1, Jessica B. Hamrick1, Victor Bapst1, Alvaro Sanchez-Gonzalez1, Vinicius Zambaldi1, Mateusz Malinowski1, Andrea Tacchetti1, David Raposo1, Adam Santoro1, Ryan Faulkner1, Caglar Gulcehre1, Francis Song1, Andrew Ballard1, Justin Gilmer2, George Dahl2, Ashish Vaswani2, Kelsey Allen3, Charles Nash4, Victoria Langston1, Chris Dyer1, Nicolas Heess1, Daan Wierstra1, Pushmeet Kohli1, Matt Botvinick1, Oriol Vinyals1, Yujia Li1, Razvan Pascanu1

1DeepMind; 2Google Brain; 3MIT; 4University of Edinburgh
Abstract

Arti c

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