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EGO框架以50倍的速度生成多样化的离散设计

研究人员开发了EGO（Evolutionary Generators with One-step inference，带单步推理的进化生成器）框架，用于高效生成多样化且有效的离散设计。该方法训练紧凑的生成器，可在一次神经网络评估中产生完整输出，在分子发现和神经架构搜索任务中表现优于现有的单步基线。EGO的速度和多样性有望为各种设计挑战实现实时候选生成。