面向随机多对象动态系统的深度生成式模型

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现实世界中的动态系统通常由多个存在随机性交互影响关系的对象组成。建模和预测此类多对象动态系统的行为通常较为困难,因为其各个组成对象间的复杂相互作用和联合演化过程难以被有效形式化。本文提出了两种使用图神经网络对随机多对象动态系统进行深度生成式建模的方法。在第一种方法中,我们提出了关系式状态空间模型,其在状态空间模型的框架下使用图神经网络建模多个相关对象的交互影响关系和联合状态转移;在第二种方法中,我们提出了条件式图规整化流模型,其在规整化流的框架下使用在时间维度上并行化的图神经网络建模多对象多步轨迹的联合分布中对象间的依赖。通过图神经网络与深度生成式模型的紧密融合,关系式状态空间模型提供了一种在多对象动态系统建模中利用关系信息的灵活方式,而条件式图规整化流模型提供了一种联合预测多对象未来多步轨迹的高效方式。两种模型的有效性在合成和实时序列数据集上得到了实验验证。
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