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使用图神经网络解决树包含问题
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了系统发生学中的两个核心问题：基于减少原则和贝叶斯方法的系统发生学推断。通过PhyloGFN框架，展示了在真实基准数据集上产生多样化和高质量的进化假设。PhyloGFN在边缘似然度估计方面与现有工作相媲美，并实现了更接近目标分布的拟合效果，超过了最先进的变分推断方法。
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关键要点
- 本文研究了系统发生学中的两个核心问题：基于减少原则和贝叶斯方法的系统发生学推断。
- 采用生成流网络的框架，展示了在真实基准数据集上产生多样化和高质量的进化假设。
- PhyloGFN在边缘似然度估计方面与现有工作相媲美。
- PhyloGFN实现了更接近目标分布的拟合效果，超过了最先进的变分推断方法。
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