계층적 협업 생성 흐름 네트워크(HCG)

계층적 협업 생성 흐름 네트워크(Hierarchical Cooperative GFlowNets, HCG)는 기존 GFlowNets의 탐색 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 접근 방식이다. 여러 모델이 동일한 고보상 영역에 집중되는 문제를 해결하기 위해 HCG는 검색 공간을 동적으로 분할하고, 순위 기반 계층 구조를 통해 상위 모델이 전체 공간을 탐색한 후 하위 모델이 미탐색 영역으로 유도되도록 설계되었다. 공유 분류기가 공간 분할을 담당하며, 각 GFlowNet은 독립적으로 파라미터화되고 비동기적으로 학습될 수 있어 확장성이 뛰어나다. 또한 제안된 정규화 가중 앙상블 규칙은 이론적으로 목표 분포를 재현함이 증명되었으며, 다양한 실험을 통해 HCG가 모드 커버리지와 목표 분포 근사 성능을 향상시키는 효과를 입증하였다. 원문: