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耦合动力系统中的相互作用网络的机器学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了交互网络模型，使用深度神经网络进行对象和关系居中的推理，能够推断复杂系统中物体之间相互作用的方式，支持对系统动态预测，以及对系统抽象属性的推理。
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关键要点
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交互网络模型能够推断复杂系统中物体之间的相互作用。
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该模型支持对系统动态的预测和对系统抽象属性的推理。
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使用深度神经网络进行对象和关系居中的推理。
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模型能够准确模拟数十个对象在数千个时间步骤上的物理轨迹。
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能够估计能量等抽象量，并自动推广到不同数量和配置的对象和关系的系统中。
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交互网络是第一个通用的、可学习的物理引擎，适用于处理复杂真实世界领域中的物体和关系。
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