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

深度学习在药物发现中是一种有效的工具，具有在预测模型和生成模型中的潜在应用。本文介绍了双生成流网络（double GFlowNets，DGFNs），这是一种能够生成多样化候选物分子的方法。通过引入强化学习和双深度 Q 学习的概念，我们在采样轨迹时使用了目标网络，并利用这些采样轨迹更新主网络。实证结果表明，DGFNs 有效地增强了在稀疏奖励领域和高维状态空间中的探索能力，这是药物发现中崭新设计的具有挑战性的方面。

Oct, 2023

通过使用局部搜索方法来培训 GFlowNets，本文解决了传统 GFlowNet 方法在产生高回报样本方面的困难，进而表现出出色的性能提升。

Oct, 2023

我们提出了一种名为进化引导生成流网络（EGFN）的方法，通过使用进化算法（EA）对一组代理参数进行训练，将得到的轨迹存储在优先级回放缓冲区中，并使用存储的轨迹训练 GFlowNets 代理，以有效地训练 GFlowNets 模型在处理长轨迹和稀疏奖励时的挑战。通过广泛的玩具和真实世界基准任务的深入研究，我们展示了我们的方法在处理长轨迹和稀疏奖励时的有效性。

Feb, 2024

Order-Preserving GFlowNets (OP-GFNs) are proposed to sample candidates in proportion to a learned reward function consistent with a given order, eliminating the need for a predefined scalar reward in tasks like multi-objective optimization, and it is proven to concentrate on higher hierarchy candidates, achieving state-of-the-art performance in various tasks.

Sep, 2023

发展了一种无监督预训练的 GFlowNets 方法，通过预训练 OC-GFN 模型，可以在下游任务中直接提取适应新奖励函数的策略，并证明了该方法在发现模式和适应下游任务方面的有效性。

Oct, 2023

通过在化学反应空间中操作，将生成模型扩展到小分子发现中，从而增加了搜索空间的大小，并保持候选分子生成的可合成性，同时对于预训练代理模型和 GPU 加速对接等多个 Oracle 模型都具有良好的表现。

Jun, 2024

本文提出了一种基于多臂赌博机思想的贝叶斯技术算法（TS-GFN），将训练过程中的轨迹选择视为主动学习问题，从学习策略的近似后验分布中采样轨迹来提高探索效率，进而比过去的离线探索策略更快地收敛至目标分布，在两个领域的实验中证明了其优越性。

Jun, 2023

通过将 GFN 策略与行为价值估计 Q 相结合，提出了一种新的方法 QGFN，能够在多个任务中生成更多高回报样本而不损失多样性。

Feb, 2024

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