GNN github开源代码

简介

在人工智能（AI）复兴的浪潮中，视觉、语言、控制和决策等关键领域取得了显著的进展。这些进展得益于廉价数据和计算资源的广泛可用，这些资源契合了深度学习的自然优势。然而，人类智能的许多定义特征，尤其是在超越个人经验的能力方面，仍然是现代人工智能面临的重大挑战。

本文旨在探讨一种新的AI方法，该方法结合了结构化表示和计算，以实现类似人类的能力。我们主张采用一种互补优势的方法，探索如何在深度学习架构中使用关系归纳偏差来促进对实体、关系和组成它们的规则的学习。

资源描述

本文提供了一个开源软件库，用于构建图形网络（Graph Networks，简称GNN）。图形网络是一种新的构建模块，具有强大的关系归纳偏差。它概括和扩展了在图形上运行的神经网络的各种方法，为操纵结构化知识和生成结构化行为提供了直接的界面。

我们讨论了图网络如何支持关系推理和组合泛化，为更复杂、可解释和灵活的推理模式奠定基础。本文的配套资源包含了这个开源软件库，以及如何在实践中使用它们的示例。

注意事项

• 本资源文件是一个开源软件库，用于构建和实现图形网络。
• 资源文件包含示例，以帮助用户更好地理解如何在实践中应用图形网络。
• 请确保在下载和使用该资源文件之前，已经具备了相关领域的知识基础。

我们希望这个开源代码能够为人工智能领域的研究者和开发者提供一个有力的工具，推动AI技术的进一步发展。