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生成流动网络（GFLOWNETS）是一个概率生成模型的家族，它们学会了与奖励成正比的组成对象进行采样。Gflownets的一个重大挑战是在处理长期视野和稀疏奖励时有效地训练它们。为了解决这个问题，我们提出了进化引导的生成流网络（EGFN），这是使用进化算法（EA）对Gflownets训练的简单但强大的增强。我们的方法可以通过使用EA训练一组代理参数，将所得的轨迹存储在优先级的重播缓冲液中，然后使用存储轨迹训练GFLOWNETS代理。我们对广泛的玩具和现实世界的基准任务进行了彻底的调查，以显示我们方法在处理长轨迹和稀疏奖励方面的有效性。
进化引导的生成流网络
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