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超越平方误差：探索生成流网络训练增强的损失设计
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
生成流网络（GFlowNets）是一种概率抽样框架，通常因数据效率低而难以扩展。本文提出了一种新方法，称为分岔生成流网络（BN），通过分岔结构将流程分解为状态流程和基于边缘的流程的独立表示。这种方法提高了学习效率和处理大规模问题的能力，并在实验中表现出色。
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关键要点
- 生成流网络（GFlowNets）是一种有前景的概率抽样框架。
- 现有的GFlowNets因边缘流的直接参数化导致数据效率低，难以扩展。
- 本文提出了一种新方法，称为分岔生成流网络（BN），采用分岔结构设计。
- BN将流程分解为状态流程和基于边缘的流程的独立表示。
- 这种分解提高了BN的学习效率和处理大规模问题的能力。
- BN在实验中相对于强基准模型显著提高了学习效率和效果。
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