要約
さまざまな背景や専門分野を持つさまざまな研究者の間で生成フロー ネットワーク (GFlowNets または GFNs) の人気が高まっているため、標準的なベンチマーク実装と簡単に比較できるトレーニング損失などの新機能のテストを容易にするライブラリが必要です。
一連の共通環境。
torchgfn は、このニーズに対処することを目的とした PyTorch ライブラリです。
これは、環境用のシンプルな API と、サンプラーと損失用の便利な抽象化をユーザーに提供します。
公開された結果を複製および統合する複数の例が提供されます。
コードは https://github.com/saleml/torchgfn で入手できます。
要約(オリジナル)
The growing popularity of generative flow networks (GFlowNets or GFNs) from a range of researchers with diverse backgrounds and areas of expertise necessitates a library which facilitates the testing of new features such as training losses that can be easily compared to standard benchmark implementations, or on a set of common environments. torchgfn is a PyTorch library that aims to address this need. It provides users with a simple API for environments and useful abstractions for samplers and losses. Multiple examples are provided, replicating and unifying published results. The code is available in https://github.com/saleml/torchgfn.
arxiv情報
著者 | Salem Lahlou,Joseph D. Viviano,Victor Schmidt,Yoshua Bengio |
発行日 | 2023-08-29 14:51:08+00:00 |
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