論文の概要: Discrete Probabilistic Inference as Control in Multi-path Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10309v2
• Date: Mon, 27 May 2024 20:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 01:28:38.399523
• Title: Discrete Probabilistic Inference as Control in Multi-path Environments
• Title（参考訳）: 多経路環境における離散確率推論の制御
• Authors: Tristan Deleu, Padideh Nouri, Nikolay Malkin, Doina Precup, Yoshua Bengio,
• Abstract要約: 本稿では,離散分布と構造化分布からサンプリングする問題を逐次決定問題として考察する。 我々は,GFlowNetが,フローの保存を強制することによって,報酬に比例してオブジェクトをサンプリングするポリシーを学習していることを示す。 また、GFlowNetの文献で見られるフローマッチングの目的が、精度の高いMaxEnt RLアルゴリズムと等価であることも証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.67055173040107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of sampling from a discrete and structured distribution as a sequential decision problem, where the objective is to find a stochastic policy such that objects are sampled at the end of this sequential process proportionally to some predefined reward. While we could use maximum entropy Reinforcement Learning (MaxEnt RL) to solve this problem for some distributions, it has been shown that in general, the distribution over states induced by the optimal policy may be biased in cases where there are multiple ways to generate the same object. To address this issue, Generative Flow Networks (GFlowNets) learn a stochastic policy that samples objects proportionally to their reward by approximately enforcing a conservation of flows across the whole Markov Decision Process (MDP). In this paper, we extend recent methods correcting the reward in order to guarantee that the marginal distribution induced by the optimal MaxEnt RL policy is proportional to the original reward, regardless of the structure of the underlying MDP. We also prove that some flow-matching objectives found in the GFlowNet literature are in fact equivalent to well-established MaxEnt RL algorithms with a corrected reward. Finally, we study empirically the performance of multiple MaxEnt RL and GFlowNet algorithms on multiple problems involving sampling from discrete distributions.
• Abstract（参考訳）: 離散分布および構造化分布からのサンプリングを逐次決定問題とみなし、対象がこの逐次過程の最後にサンプリングされるような確率的ポリシーを予め定義された報酬に比例して見つけることを目的とする。 最大エントロピー強化学習(MaxEnt RL)を用いてこの問題を解けるが、一般に、最適ポリシーによって誘導される状態の分布は、同じオブジェクトを生成する複数の方法が存在する場合に偏りが生じることが示されている。 この問題に対処するために、ジェネレーティブフローネットワーク(GFlowNets)は、マルコフ決定プロセス(MDP)全体にわたるフローの保存を概ね実施することにより、報酬に比例するオブジェクトをサンプリングする確率的ポリシーを学習する。 本稿では,MDP の構造によらず,最適な MaxEnt RL ポリシによって誘導される限界分布が元の報酬に比例することを保証するため,報酬を補正する最近の手法を拡張した。 また、GFlowNetの文献で見られるフローマッチングの目的が、精度の高いMaxEnt RLアルゴリズムと等価であることも証明した。 最後に,複数のMaxEnt RLおよびGFlowNetアルゴリズムの性能を,離散分布からのサンプリングを含む複数の問題に対して実験的に検討した。

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