BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-05T00:00:00Z 学习能量分解用于 GFlowNets 的部分推理 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于能量的生成流网络概率建模算法，通过随机构造数据策略来建模生成过程，并将昂贵的MCMC探索分摊开来。同时，提出了一个框架，共同训练GFlowNet与能量函数，使其在各种概率建模任务中表现出有效性。 🏷️ 标签 MCMC 概率建模 生成流网络 能量函数 训练框架 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
