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Henrik Schopmans

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TOOL · CL_185455 · Aug 6 · 04:00

新的正则化方法提高了玻尔兹曼生成器训练效率

研究人员开发了一种名为“离策略对数散度正则化”（LDR）的新方法，以提高玻尔兹曼生成器的训练效率。这些生成器用于对物理系统中的平衡态进行采样。LDR通过引入目标能量标签，充当能量景观的形状正则化器，在各种基准测试中实现了高达一个数量级的样本效率提升。该框架用途广泛，支持不同类型的模拟数据集，甚至支持无需直接样本访问的变分训练。