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学习能量分解用于 GFlowNets 的部分推理
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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
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。
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关键要点
- 提出了一种基于能量的生成流网络 (EB-GFN) 概率建模算法。
- 该算法通过随机构造数据策略来建模生成过程。
- 将昂贵的 MCMC 探索分摊到从 GFlowNet 中采样的固定数量的操作中。
- 展示了 GFlowNet 如何近似执行大块 Gibbs 采样以在多个模式之间混合。
- 提出了一个框架，共同训练 GFlowNet 与能量函数。
- GFlowNet 学习从能量分布中采样，能量通过近似 MLE 目标进行学习。
- 展示了 EB-GFN 在各种概率建模任务中的有效性。
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