論文の概要: Thompson sampling for improved exploration in GFlowNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17693v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 14:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 12:06:44.695656
• Title: Thompson sampling for improved exploration in GFlowNets
• Title（参考訳）: GFlowNetsにおける探索改善のためのトンプソンサンプリング
• Authors: Jarrid Rector-Brooks, Kanika Madan, Moksh Jain, Maksym Korablyov, Cheng-Hao Liu, Sarath Chandar, Nikolay Malkin, Yoshua Bengio
• Abstract要約: 生成フローネットワーク(Generative Flow Networks, GFlowNets)は、合成対象物上の分布からのサンプリングを、学習可能なアクションポリシーを用いたシーケンシャルな意思決定問題として扱う、アモータイズされた変分推論アルゴリズムである。 2つの領域において、TS-GFNは、過去の研究で使われたオフ・ポリティクス・サーベイ・ストラテジーよりも、探索を改善し、目標分布への収束を早くすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.89693358516944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative flow networks (GFlowNets) are amortized variational inference algorithms that treat sampling from a distribution over compositional objects as a sequential decision-making problem with a learnable action policy. Unlike other algorithms for hierarchical sampling that optimize a variational bound, GFlowNet algorithms can stably run off-policy, which can be advantageous for discovering modes of the target distribution. Despite this flexibility in the choice of behaviour policy, the optimal way of efficiently selecting trajectories for training has not yet been systematically explored. In this paper, we view the choice of trajectories for training as an active learning problem and approach it using Bayesian techniques inspired by methods for multi-armed bandits. The proposed algorithm, Thompson sampling GFlowNets (TS-GFN), maintains an approximate posterior distribution over policies and samples trajectories from this posterior for training. We show in two domains that TS-GFN yields improved exploration and thus faster convergence to the target distribution than the off-policy exploration strategies used in past work.
• Abstract（参考訳）: 生成フローネットワーク(Generative Flow Networks, GFlowNets)は、合成対象物上の分布からのサンプリングを、学習可能なアクションポリシーを用いたシーケンシャルな意思決定問題として扱うアモータイズされた変分推論アルゴリズムである。 変動境界を最適化する他の階層的サンプリングアルゴリズムとは異なり、GFlowNetアルゴリズムは安定してオフポリシーを走らせることができ、ターゲット分布のモードを発見するのに有利である。 このような行動方針の選択の柔軟性にもかかわらず、訓練のための軌道を効率的に選択する方法はまだ体系的に検討されていない。 本稿では,訓練用軌跡の選択を積極的学習問題として捉え,マルチアームバンディットの手法に着想を得たベイズ的手法を用いてアプローチする。 提案したアルゴリズムであるThompson sample GFlowNets (TS-GFN) は、この後部からのポリシーとサンプル軌跡に近似した後部分布をトレーニングのために維持する。 2つの領域において,ts-gfnにより探索が改善され,目的分布への収束が従来よりも早くなることを示した。

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