CNN已老，GNN来了：重磅论文讲述深度学习的因果推理（附资源）

来源：新智元本文共4263字，建议阅读8分钟。本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。作为行业的标杆，DeepMind的动向一直是AI业界关注的热点。最近，这家世界最顶级的AI实验室似乎是把他们的重点放在了探索“关系”上面，6月份以来，接连发布了好几篇“带关系”的论文，比如：关系归纳偏置（Relational inductive bias for physical construction in humans and machines）关系深度强化学习（Relational Deep Reinforcement Learning）关系RNN（Relational Recurrent Neural Networks）论文比较多，但如果说有哪篇论文最值得看，那么一定选这篇——《关系归纳偏置、深度学 ………………………………