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基于策略梯度的生成流网络训练
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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
最近提出的生成流网络（GFlowNets）是一种通过一系列操作，使策略从概率与给定奖励成比例的组合离散对象中采样的方法。这项工作将强化学习和GFlowNets的联系扩展到一般情况，并通过在几个概率建模任务上应用标准的软强化学习算法展示了这种改进的实际效率。
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关键要点
- 生成流网络（GFlowNets）是一种通过操作从概率与奖励成比例的组合离散对象中采样的方法。
- 该工作扩展了强化学习与GFlowNets的联系，重新定义了学习生成流网络的任务。
- 将任务转化为具有特定奖励和正则化结构的熵正则化强化学习问题。
- 在多个概率建模任务上应用标准的软强化学习算法，展示了改进的实际效率。
- 与先前结果相反，熵正则化强化学习方法可以与GFlowNet训练方法竞争。
- 这一观点为将强化学习原理整合到生成流网络领域开辟了新的道路。
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