研究者将PPO引入GFlowNet训练
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研究者将PPO引入GFlowNet训练
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AI 综述
Anna Zykova-Myzina等作者在GFlowNet框架下推导出标准策略梯度算法的对应形式,并称首次成功将PPO用于GFlowNet训练。 作者报告,在从合成能量到分子图生成的基准上,该方法的收敛速度和数据效率均优于标准GFlowNet训练目标。
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最新进展11月3日 13:00
研究者首次将近端策略优化用于 GFlowNet 训练报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI研究者首次将近端策略优化用于 GFlowNet 训练
研究者在生成流网络(GFlowNet,Generative Flow Network)框架下推导出标准策略梯度算法的对应形式,并首次将近端策略优化(PPO,Proximal Policy Optimization)成功应用于 GFlowNet 训练。在合成能量到分子图生成的基准上,该方法的收敛速度和数据效率均优于标准 GFlowNet 训练目标。
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