Такие подходы можно интегрировать в GFlowNets без внесения существенных серьезных модификаций и изменений для повышения эффективности обучения и работы этих алгоритмов, отметили ученые
Российские исследователи выяснили, что скорость и эффективность работы так называемых генеративных потоковых сетей (GFlowNets), способных ускорять разработку новых лекарств и решать задачи комбинаторной оптимизации, можно значительным образом повысить, если применять для их настройки классические алгоритмы обучения с подкреплением. Об этом сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
Полный текст ТАСС