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Trajectory Balance
Trajectory Balance
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新理论阐明 GFlowNet 训练和采样精度
一种关于训练生成流网络（GFlowNets）的新理论视角已被开发出来，旨在弥合平衡目标与采样精度之间的差距。该研究为流匹配、详细平衡和轨迹平衡引入了一个统一的理论，根据平衡损失和近似平稳性为终端对称 KL 散度设定了界限。研究结果阐明了参数化、覆盖范围和动态组件如何影响 GFlowNet 训练，并为实现精确采样提供了见解。
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新的“轨迹平衡”目标改进了 GFlowNet 学习
研究人员引入了“轨迹平衡”，这是生成流网络 (GFlowNets) 的一种新颖学习目标。这个新目标旨在改进 GFlowNets 中的信用分配，GFlowNets 用于从非归一化密度生成组合对象，如图和字符串。所提出的方法被认为是现有目标（如流匹配和详细平衡）的更有效替代方案，这些目标在处理长动作序列时可能会遇到困难。在四个领域的实验证明了轨迹平衡在提高 GFlowNet 收敛性、样本多样性和鲁棒性方面的有效性。