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这篇 paper 将问题定义在 CLEVER dataset 与调整过的 Sort-of-CLEVER dataset 上面，要根据图片回答一个关于照片中物体间关联性的问题。架构上由三大 component 所组成，使用一个 CNN 与一个 LSTM 分别对图片与文字做资讯提取，并根据提取的资讯在 RN 中进行关系推理、输出最终推论结果。 而下式就是 RN 最简单的函示型态： 如上式， RN 考量的是“所有”物件对 (pair) 之间的 relation ，这代表着 RN 并不是聚焦于推论某一特定 relation 的存在性或意义， RN学习的是综合所有 relation ，推论所有 relation 的存在性与意涵