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实体 Alexandre Larouche

Alexandre Larouche

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  1. TOOL · CL_299797 ·

    新的SUBo-GFN方法利用次模界限提升生成模型

    研究人员开发了一种名为SUBo-GFN的新方法，该方法通过利用次模上界来增强生成流网络（GFN）。这种方法允许模型推断未观察到的组合对象的潜在奖励，与传统的GFN相比，可以产生显著更多的学习信号。该方法在匹配分布和为与图相关的次模任务生成高质量候选方面已被证明是有效的。