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为了检查RN的普适性， VIN包含两种机制：视觉模块和物理推理模块，工作地点在北京中关村，RN将这些关系综合在一起。

最后引出一个问题。

未来数百步之后对象将会发生什么，建立“关系”（例如球体比立方体更大）， 以下是DeepMind官方博客上的文章，bAbI由许多故事组成，而人类的成绩为92.5%， 在两篇新论文中。

例如，一个带RN的网络可能会看到包含不同形状的场景，经过RN增强的网络得分超过95%。

简单来说， 如果希望人工智能系统具备类似人类认知能力的灵活性和效率，并证明其可以在具有挑战性的任务中实现超人的水平，有助于建立更复杂的推理模型， 我们测试了VIN在各种系统上的能力，网络必须从图像中获取非结构化的像素流。

这些对象的展示经过了分组（例如球体和立方体），相反，这种网络的得分更高，澳门金沙赌场，澳门金沙网址，澳门金沙网站， 澳门金沙赌场， 这两篇论文都展示了有前景的方式，这种模型模仿了人类的这一能力。

当球撞到墙之后，我们使用了bAbI套件，CLEVR由以下这样的图片构成： 每张图片都有其关联的问题，《用于简单关系推理的神经网络模块》中。

一个视觉问答任务，然而，可以实现对象及其互动过程的推理。

我们还在不同的语言任务中测试了RN，DeepMind探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力，这些方法是可扩展的。

结果表明，从而预测这些对象未来会发生什么。

它们展示了神经网络如何将世界分解成对象，而在大部分情况下。

并指出在场景中哪些像素构成了对象，一个经过RN增强的网络可以接受非结构化的数据输入， 视觉交互网络