数独游戏如何用深度学习攻破？RRN是个什么东东？来看看这篇文章吧，了解一下吧。
什么是关系推理？考虑上面的图像，不要把这看成是球体，立方体等等。我们可以用数百万个数字构成图像像素值的来考虑它或者图像中所有边缘的角度或者考虑每个10x10像素区域。
深度神经网络非常擅长识别物体，但是当涉及到它们的相互作用的推理时，即使是最先进的神经网络也不过如此。
例如，现有的卷积网络可以很容易地识别上面图像中的每个对象，但是由于它需要关于彼此的关于对象的推理，所以它没有回答我们刚刚提到的那个问题。
为了表明RRN可以解决需要非常复杂的关系推理的问题，我们使用它来解决数独（Sudoku）难题。
现在，有很多算法来解决Sudokus。RRN在两个重要的方面不同于这些传统的算法：
1.这是一个神经网络模块，从数据中学习算法，而不是手工制作。
2.它可以被添加到任何其他的神经网络中进行端到端的训练，并给神经网络赋予一个复杂的关系推理能力。
你不能一步步推断Sudoku的解决方案。它需要很多步骤的方法演绎，中间结果，并可能尝试几个部分的解决方案之前找到正确的。
在每个步骤，RRN为1-9个数字上的每个小区输出一个概率分布，表示网络认为应该在该小区中的哪个数字。
递归关系网络（RRN）是一个通用模块，它可以用强大的关系推理能力来增强任何神经网络模型性能。
本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
