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What it solves

GFlowNets (Generative Flow Networks) のプロトタイプ作成と実装のための標準化されたフレームワークを提供し、研究者やエンジニアが、すべてをゼロから構築することなく、さまざまなサンプリングプロセス、環境定義、および損失関数を実験できるようにします。

How it works

このライブラリは、3つの主要なコンポーネントを分離しています：環境（状態とアクションを定義）、サンプリングプロセス（状態がどのように生成されるか）、および関数近似器（GFN損失を計算するために使用されるニューラルネットワークまたはモジュール）。これには、さまざまな構築済みの環境（離散および連続）、複数の損失関数パラメータ化（TB、DB、FM など）、およびリカレント、非自己回帰、および拡散ベースのポリシーを含む多様なポリシータイプへのサポートが含まれます。

Who it’s for

GFlowNets を扱っており、新しいアルゴリズムの開発や公開された結果の再現に柔軟なツールを必要とする研究者やエンジニア。

Highlights

• 離散および連続環境の両方をサポート。
• 複数の GFlowNet 損失タイプの実装（TB、DB、SubTB、FM、ZVar、および RTB）。
• オフポリシー学習、リプレイバッファ、およびエキスパートデータによるウォームスタートを含む高度な学習機能。
• epsilon-greedy、temperature scaling、および variance annealing のようなさまざまな探索戦略。
• 条件付き GFlowNet および拡散ベースのサンプリングのサポート。