論文の概要: Learning GFlowNets from partial episodes for improved convergence and stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12782v3
• Date: Sat, 3 Jun 2023 17:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 04:44:20.156269
• Title: Learning GFlowNets from partial episodes for improved convergence and stability
• Title（参考訳）: 部分エピソードからのgflownetsの学習による収束と安定性の向上
• Authors: Kanika Madan, Jarrid Rector-Brooks, Maksym Korablyov, Emmanuel Bengio, Moksh Jain, Andrei Nica, Tom Bosc, Yoshua Bengio, Nikolay Malkin
• Abstract要約: 生成フローネットワーク(GFlowNets)は、非正規化対象密度の下で離散オブジェクトのシーケンシャルサンプリングを訓練するアルゴリズムである。 GFlowNetsの既存のトレーニング目的は、状態または遷移に局所的であるか、あるいはサンプリング軌道全体にわたって報酬信号を伝達する。 強化学習におけるTD($lambda$)アルゴリズムにインスパイアされたサブトラジェクティブバランス(subtrajectory balance, SubTB($lambda$)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.99229746004125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative flow networks (GFlowNets) are a family of algorithms for training a sequential sampler of discrete objects under an unnormalized target density and have been successfully used for various probabilistic modeling tasks. Existing training objectives for GFlowNets are either local to states or transitions, or propagate a reward signal over an entire sampling trajectory. We argue that these alternatives represent opposite ends of a gradient bias-variance tradeoff and propose a way to exploit this tradeoff to mitigate its harmful effects. Inspired by the TD($\lambda$) algorithm in reinforcement learning, we introduce subtrajectory balance or SubTB($\lambda$), a GFlowNet training objective that can learn from partial action subsequences of varying lengths. We show that SubTB($\lambda$) accelerates sampler convergence in previously studied and new environments and enables training GFlowNets in environments with longer action sequences and sparser reward landscapes than what was possible before. We also perform a comparative analysis of stochastic gradient dynamics, shedding light on the bias-variance tradeoff in GFlowNet training and the advantages of subtrajectory balance.
• Abstract（参考訳）: 生成フローネットワーク(GFlowNets)は、非正規化対象密度の下で離散オブジェクトのシーケンシャルサンプリングを訓練するアルゴリズムのファミリーであり、様々な確率論的モデリングタスクに成功している。 GFlowNetsの既存のトレーニング目的は、状態または遷移に局所的であるか、あるいはサンプリング軌道全体にわたって報酬信号を伝達する。 これらの代替案は勾配バイアス分散トレードオフの対極を表現し、その有害な効果を緩和するためにこのトレードオフを利用する方法を提案する。 強化学習における td($\lambda$) アルゴリズムに着想を得て,様々な長さの部分的動作列から学習可能な gflownet トレーニング目標であるsubtrajectory balance あるいは subtb($\lambda$) を導入する。 subtb($\lambda$) は,従来研究されていた新しい環境におけるサンプル収束を加速し,動作シーケンスが長い環境でのgflownetのトレーニングを可能にする。 また,gflownetトレーニングにおけるバイアス分散トレードオフと減算バランスの利点を浮き彫りにして,確率的勾配ダイナミクスの比較分析を行った。

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