Multi-layer relation networks for relational reasoning

Marius Jahrens, Thomas Martinetz

Abstract

Relational Networks (RN) as introduced by Santoro et al. in 2017 have demonstrated strong relational reasoning capabilities with a rather shallow architecture. Its single-layer design, however, only considers pairs of information objects, making it unsuitable for problems requiring reasoning across a higher number of facts. To overcome this limitation, we propose a multi-layer relation network architecture which enables successive refinements of relational information through multiple layers. We show that the increased depth allows for more complex relational reasoning by applying it to the bAbI 20 QA dataset, solving all 20 tasks with joint training and surpassing the state-of-the-art results.

OriginalspracheEnglisch
TitelAPPIS '19: Proceedings of the 2nd International Conference on Applications of Intelligent Systems
Redakteure/-innenNicolai Petkov, Nicola Strisciuglio, Carlos M. Travieso
Seitenumfang5
Herausgeber (Verlag)ACM
Erscheinungsdatum07.01.2019
Seiten1–5
Aufsatznummer10
ISBN (Print)978-1-4503-6085-2
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 07.01.2019
Veranstaltung2nd International Conference on Applications of Intelligent Systems - Museo Elder of Science and Technology, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien
Dauer: 07.01.201909.01.2019
Konferenznummer: 149535

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Querschnittsbereich: Intelligente Systeme
  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)

DFG-Fachsystematik

  • 409-05 Interaktive und intelligente Systeme, Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Multi-layer relation networks for relational reasoning“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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