Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Backtracking in GFlowNets: Enhancing Decision Steps with Reward-Dependent Adjustment Mechanisms

論文の概要: Dynamic Backtracking in GFlowNets: Enhancing Decision Steps with Reward-Dependent Adjustment Mechanisms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05576v3
Date: Sat, 27 Apr 2024 01:37:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 22:46:19.424417
Title: Dynamic Backtracking in GFlowNets: Enhancing Decision Steps with Reward-Dependent Adjustment Mechanisms
Title（参考訳）: GFlowNetsにおける動的バックトラッキング:逆依存性調整機構による決定ステップの強化
Authors: Shuai Guo, Jielei Chu, Lei Zhu, Tianrui Li,
Abstract要約: 本稿では,新規なGFN, Dynamic Backtracking GFN(DB-GFN)を提案する。 DB-GFNは、現在の状態の報酬値に応じて、ネットワーク構築プロセス中のバックトラックを可能にする。 LS-GFNやGTBなどのGFNモデルよりも、サンプル品質、サンプル探索量、トレーニング収束速度が優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.13360725631644
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative Flow Networks (GFlowNets or GFNs) are probabilistic models predicated on Markov flows, and they employ specific amortization algorithms to learn stochastic policies that generate compositional substances including biomolecules, chemical materials, etc. With a strong ability to generate high-performance biochemical molecules, GFNs accelerate the discovery of scientific substances, effectively overcoming the time-consuming, labor-intensive, and costly shortcomings of conventional material discovery methods. However, previous studies rarely focus on accumulating exploratory experience by adjusting generative structures, which leads to disorientation in complex sampling spaces. Efforts to address this issue, such as LS-GFN, are limited to local greedy searches and lack broader global adjustments. This paper introduces a novel variant of GFNs, the Dynamic Backtracking GFN (DB-GFN), which improves the adaptability of decision-making steps through a reward-based dynamic backtracking mechanism. DB-GFN allows backtracking during the network construction process according to the current state's reward value, thereby correcting disadvantageous decisions and exploring alternative pathways during the exploration process. When applied to generative tasks involving biochemical molecules and genetic material sequences, DB-GFN outperforms GFN models such as LS-GFN and GTB, as well as traditional reinforcement learning methods, in sample quality, sample exploration quantity, and training convergence speed. Additionally, owing to its orthogonal nature, DB-GFN shows great potential in future improvements of GFNs, and it can be integrated with other strategies to achieve higher search performance.
Abstract（参考訳）: 生成フローネットワーク(GFlowNets、GFNs)はマルコフフローを前提とした確率論的モデルであり、生体分子や化学材料などの構成物質を生成する確率論的ポリシーを学ぶために特定のアモーティゼーションアルゴリズムを使用している。高性能な生化学分子を生成できる強力な能力により、GFNは科学物質の発見を加速し、従来の物質発見手法の時間的、労働集約的、コスト的な欠点を効果的に克服する。しかし、以前の研究では、複雑なサンプリング空間における配向を誘導する生成構造を調整することにより、探索経験を蓄積することに集中することはめったにない。 LS-GFNのようなこの問題に対処する努力は、局所的な欲求検索に限られており、より広範なグローバルな調整が欠如している。本稿では、報酬に基づく動的バックトラッキング機構により、意思決定ステップの適応性を向上させるGFN(Dynamic Backtracking GFN)を新たに導入する。 DB-GFNは、現在の状態の報酬値に従ってネットワーク構築プロセス中のバックトラックを可能にし、不利な決定を訂正し、探索プロセス中に代替経路を探索する。生化学分子や遺伝物質配列を含む生成タスクに適用すると、DB-GFNは、LS-GFNやGTBなどのGFNモデルや、従来の強化学習法、サンプル品質、サンプル探索量、トレーニング収束速度に優れる。さらに、その直交性から、DB-GFNは今後のGFNの改良に大きな可能性を示し、検索性能を高めるために他の戦略と統合することができる。

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