Neural Relational Inference for Interacting Systems

[kacky24]

short summary

相互作用システムにおいて、教師なしで関係性の構造を推測しつつ、各ノードのダイナミクスを学習するNRIモデルの提案。 モデルはVAEの構造をしており、encoderで関係性（ノード間のエッジタイプ）を教師なしで抽出、decoderで抽出した関係性を条件としてGNNにより各ノードのダイナミクス（位置・速度など）を予測する。

author

Thomas Kipf, Ethan Fetaya, Kuan-Chieh Wang, Max Welling, Richard Zemel

URL

https://arxiv.org/pdf/1802.04687.pdf

year

ICML 2018