연구진이 CSCG 알고리즘을 딥러닝 아키텍처의 구성 요소로 활용할 수 있도록 종단 간으로 미분 가능한 gradCSCG 모듈을 개발했어요.
gradCSCG는 학습된 VQ-VAE 시각적 전처리 모듈과 결합되어 이미지 시퀀스에서 인지 지도를 학습하며, 기존 CSCG의 이산 알파벳 제약과 비미분성 문제를 해결했어요.
MNIST 이미지 시퀀스에서 지도 복구 성능을 입증하며, 4가지 환경에서 시각적 입력으로부터 기본 인접 그래프를 성공적으로 찾아냈고, 높은 정밀도와 재현율을 보였어요.