الاستدلال العلائقي هو مكون أساسي للسلوك الذكي بشكل عام، ولكنه أثبت صعوبة في تعلم الشبكات العصبية. في هذا البحث، نصف كيفية استخدام شبكات العلاقات (RN) كوحدة بسيطة يمكن تركيبها وإزالتها لحل المشكلات التي تعتمد بشكل أساسي على الاستدلال العلائقي. قمنا باختبار شبكات مدعمة بـ RN في ثلاث مهام: الإجابة على الأسئلة المرئية باستخدام مجموعة بيانات صعبة تسمى CLEVR، حيث حققنا أفضل الأداء على مستوى العالم وأداءً يفوق البشر؛ الإجابة على الأسئلة النصية باستخدام مجموعة مهام bAbI؛ والاستدلال المعقد عن أنظمة فيزيائية ديناميكية. ثم، باستخدام مجموعة بيانات منتقاة تسمى Sort-of-CLEVR، أظهرنا أن الشبكات اللافتة القوية لا تمتلك القدرة العامة على حل الأسئلة العلائقية، ولكن يمكنها اكتساب هذه القدرة عند دمجها مع شبكات العلاقات (RN). يُظهر عملنا كيف يمكن لعمارة التعلم العميق مجهزة بوحدة شبكات العلاقات (RN) اكتشاف وتعلم الاستدلال عن الكيانات والعلاقات بينها بشكل ضمني.