研究人员在生成流网络（GFlowNet）框架内开发了一种近端策略优化（PPO）的新应用。该方法旨在改进从复杂离散概率分布中采样的随机策略的训练。论文表明，与现有的GFlowNet训练目标相比，PPO在分子图生成等领域的应用中，收敛速度更快，数据效率更高。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法及其在研究背景下应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Amortized Discrete Sampling
- arXiv
- GFlowNets
- molecular graph generation
- policy gradient algorithms
- Proximal Policy Optimization
- reinforcement learning
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