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    ICLR 2023 Spotlight | Yoshua Bengio团队新作,生成拓展流网

    来源:机器之心本文约7300字,建议阅读10+分钟本文介绍关于生成流网络 (Generative Flow Networks) 的一个近期研究工作。...本文介绍关于生成流网络 (Generative Flow Networks) 的一个近期研究工作。...在生成流网络 (Generative Flow Networks, GFlowNet) 中,智能体学习一个随机策略进行目标生成,使得生成目标的概率正比于一个奖励函数。...为此,来自 Mila 的图灵奖得主 Yoshua Bengio 教授团队创新得提出了生成拓展流网络,在 GFlowNets 中引入中间奖励信号,以实现更高效的探索和学习。...受此启发,我们提出了生成拓展流网络 (GAFlowNets),创新性得提出了一个新的 GFlowNets 学习框架,将中间奖励信号以拓展流的方式引入其中。

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    ICLR 2023 Spotlight | Yoshua Bengio团队新作,生成拓展流网

    本文介绍关于生成流网络 (Generative Flow Networks) 的一个近期研究工作。...在生成流网络 (Generative Flow Networks, GFlowNet) 中,智能体学习一个随机策略进行目标生成,使得生成目标的概率正比于一个奖励函数。...为此,来自 Mila 的图灵奖得主 Yoshua Bengio 教授团队创新得提出了生成拓展流网络,在 GFlowNets 中引入中间奖励信号,以实现更高效的探索和学习。...生成拓展流网络在分子生成等任务生展现了巨大的潜力。本工作已入选 ICLR 2023 Spotlight,也是 GFlowNets 领域第一篇 Spotlight 文章。...受此启发,我们提出了生成拓展流网络 (GAFlowNets),创新性得提出了一个新的 GFlowNets 学习框架,将中间奖励信号以拓展流的方式引入其中。

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