【Yoshua Bengio】生成式流网络，Generative Flow Networks

论文是图灵奖获得者 Yoshua Bengio 对 AI 领域未来的方向提出的新想法——名为「生成流网络」（Generative Flow Networks，GFlowNets）的重要概念。

GFlowNets 灵感来源于信息在时序差分 RL 方法中的传播方式（Sutton 和 Barto，2018 年）。两者都依赖于 credit assignment 一致性原则，它们只有在训练收敛时才能实现渐近。

由于状态空间中的路径数量呈指数级增长，因此实现梯度的精确计算比较困难，因此，这两种方法都依赖于不同组件之间的局部一致性和一个训练目标，即如果所有学习的组件相互之间都是局部一致性的，那么我们就得到了一个系统，该系统可以进行全局估计。

本文为主动学习场景提供了形式化理论基础和理论结果集的扩展，同时也为主动学习场景提供了更广泛的方式。

GFlowNets 可以应用于：对集合和图进行一般概率运算，例如可以处理较难的边缘化问题，估计配分函数和自由能，计算给定子集的超集条件概率，估计熵、互信息等。