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Latent Bayesian Optimization via Autoregressive Normalizing Flows
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内容提要
本研究提出了一种基于归一化流的贝叶斯优化方法（NF-BO），有效解决了现有方法中的价值差异问题。实验结果表明，该方法在分子生成任务中显著优于传统及近期的贝叶斯优化方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于归一化流的贝叶斯优化方法（NF-BO）。
- 该方法有效解决了现有潜在贝叶斯优化方法中的价值差异问题。
- NF-BO利用自回归归一化流建立输入空间与潜在空间之间的一对一编码。
- 该方法消除了重构差距。
- 实验结果表明，NF-BO在分子生成任务中显著优于传统及近期的贝叶斯优化方法。
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