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#594
summarized by : Takehiko Ohkawa
どんな論文か？
システム内の実体間の関係性を考慮した将来軌跡予測モデルであるNeural Relational Inference(NRI)は，静的な関係性しか扱うことができなかった．本提案であるDynamic Neural Relational Inference (dNRI)は，時間に応じて変化する実体間のダイナミクスを捉えるために，時系列の潜在変数を導入した．
新規性
dNRIは時系列潜在変数により各時刻で変化する関係グラフを予測することが可能になった．ダイナミクスの時間変化を可視化することで，実体間の関係性の変化が明確になる．
結果
バスケットボール選手5人の行動やモーションキャプチャした人体の関節間の関係性を考慮した行動軌跡予測などの実世界データセットにおけるダイナミクスの予測タスクで精度向上を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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