NRI:交互系统的神经关系推断-pytorch

交互系统的神经关系推断 该存储库包含PyTorch的官方实现： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模型学会推断交互作用，同时仅从观测数据中学习动力学。 我们的模型采用变分自动编码器的形式，其中潜在代码表示基础交互图，而重构基于图神经网络。 在模拟物理系统上的实验中，我们证明了我们的NRI模型可以无监督的方式准确地恢复地面与地面的相互作用。 我们进一步证明，我们可以找到可解释的结构，并预测真实运动捕