כתבה
arXiv cs.LG ·
Particle GFlowNets: שינוי פרדיגמה במודלים יוצרים
Particle GFlowNets: Rethinking Generative Marginalization Models
Particle GFlowNets הם שיטה חדשה למודלים יוצרים. הם מאפשרים אימון מהיר יותר במרחבים קומבינטוריים גדולים. השיטה משלבת Generative Marginalization Models ו-Generative Flow Networks.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11538v1 Announce Type: new Abstract: Generative Marginalization Models (MaMs) have been recently introduced as efficient neural sampling models for any-order autoregressive modelling of discrete distributions. By learning both the marginal and conditional probabilities of a persistent-block Gibbs sampler, MaMs enable fast posterior evaluation with a single neural network forward pass. While prior work has considered MaMs to be distinct from Generative Flow Networks (GFlowNets), a well-established paradigm for inference in discrete stochastic models, we show that they are equivalent. Then, we also extend MaMs' sampling strategy to non-autoregressive generative processes. In particular, we describe an automatic criterion for full-state rejuvenation of the Gibbs sampler, derived fr
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית