Feb, 2022

生成流网络的贝叶斯结构学习

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TL;DR本研究提出了一种称为 DAG-GFlowNet 的方法，使用 Generative Flow Networks 代替 MCMC 来近似推断 Bayesian 网络结构的后验分布。实验结果表明，DAG-GFlowNet 能够提供准确的 DAG 后验近似，并且相对于 MCMC 或变分推断等方法具有优势。
bayesian structure learninggenerative flow networksdagapproximationposterior distribution
发现论文，激发创造
  • 使用单一生成流网络进行图形结构与参数的联合贝叶斯推断

    该研究论文提出了一种名为 JSP-GFN 的新方法，该方法使用一个生成流网络对贝叶斯网络结构和条件概率分布的参数进行共同后验分布近似，以适用于非线性模型，并在模拟和真实数据上进行验证。

    May, 2023

  • GFlowCausal: 用于因果发现的生成式流网络

    提出了一种名为 GFlowCausal 的新方法，通过逐步添加直接边将图搜索问题转变为生成问题，从而从观测数据中学习一个有向无环图 (DAG)，并使用基于可传递闭包的即插即用模块确保高效的采样，理论分析表明，此模块能够有效地保证无环特性和最终状态与完全连接图之间的一致性，实验结果表明该方法具有显著优势，并且在大规模设置下也表现良好。

    Oct, 2022

  • 生成流网络：马尔可夫链角度

    本文对 Generative Flow Networks 进行了形式化，并将其视为循环马尔科夫链状态空间下采样的一种方法，这一方法可以在不使用流动的情况下模拟复杂的多模态概率分布函数。

    Jul, 2023

  • DynGFN：使用生成流网络的贝叶斯动态因果发现

    本文提出了一个针对动态系统的基于 Bayesian 原理的因果关系发现框架，采用生成流网络架构来学习循环图的贝叶斯后验概率，该框架通过时间建立自然的因果关系，并通过实验表明其与同类算法相比，能够更好的表征同时具有循环性和因果性的问题。

    Feb, 2023

  • 贝叶斯网络的高效抽样和结构学习

    提出了一种新颖的混合方法，将基于约束和 MCMC 算法的两个领域结合起来，以高效地学习贝叶斯网络的有向无环图结构，并能对后验分布进行采样，从而实现全贝叶斯模型平均。

    Mar, 2018

  • DAG-GNN: 利用图神经网络学习 DAG 结构

    通过引入可变自动编码器的图神经网络模型，本文提出了一个生成模型，这个模型可以自然地处理离散和向量值变量，并通过在合成数据和基准数据集上进行实验，证明了方法的准确性和效果。

    Apr, 2019

  • GFlowNets 和变分推断

    这篇文章研究了两​​种概率算法（层次）变分推断（VI）和生成流网络（GFlowNets）之间的关系。作者发现，在某些情况下，VI 算法等价于 GFlowNets 的特殊情况，但 GFlowNets 比 VI 更适宜于强化学习和多模态目标分布的捕捉。

    Oct, 2022

  • 生成流网络用于离散概率建模

    本文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，并将昂贵的 MCMC 探索在从 GFlowNet 中采样的固定数量的操作中分摊开来。我们展示了 GFlowNet 如何近似执行大块 Gibbs 采样以在多个模式之间混合。我们提出了一个框架，共同训练 GFlowNet 与能量函数，使 GFlowNet 学习从能量分布中采样，而能量则通过从 GFlowNet 中获得负样本的近似 MLE 目标进行学习。我们展示了 EB-GFN 在各种概率建模任务中的有效性。

    Feb, 2022

  • 探索生成流网络的泛化行为

    生成流网络（GFlowNets，GFNs）是一种生成式框架，用于学习离散空间上的非归一化概率质量函数。我们通过实证验证了 GFlowNets 的一些泛化机制假设，发现它们学习逼近的函数具有隐含的结构，有利于泛化。同时，我们还发现 GFlowNets 对离线和离策略训练非常敏感，但是 GFlowNets 隐含学习到的奖励对训练分布的变化具有鲁棒性。

    Feb, 2024

  • DAG Matters! GFlowNets 增强图神经网络的解释器

    本研究提出了一种基于 GFlowNets 的 GNN Explainer（GFlowExplainer）方法，通过生成结构而非组合优化的方法来生成子图，加快对 GNN 预测结果的解释，并在综合性实验中证明了其优越性。

    Mar, 2023