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双生成流网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为双生成流网络（DGFNs）的方法，可以在药物发现中生成多样化的候选物分子。通过引入强化学习和双深度 Q 学习的概念，DGFNs 可以有效地增强在稀疏奖励领域和高维状态空间中的探索能力。
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关键要点
- 深度学习在药物发现中是一种有效的工具。
- 双生成流网络（DGFNs）是一种生成多样化候选物分子的方法。
- DGFNs 引入了强化学习和双深度 Q 学习的概念。
- 在采样轨迹时使用目标网络，并利用这些轨迹更新主网络。
- 实证结果表明，DGFNs 增强了在稀疏奖励领域和高维状态空间中的探索能力。
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