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GFlowNets for AI-driven scientific discovery

计算机科学 机器学习 数据科学 科学发现 人工智能 杠杆(统计) 管道(软件) 背景(考古学) 概率逻辑 不确定度量化 大数据 数据挖掘 古生物学 认知科学 程序设计语言 生物 心理学
作者
Moksh Jain,Tristan Deleu,Jason Hartford,Chenghao Liu,Álex Hernández-García,Yoshua Bengio
出处
期刊:Digital discovery [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:2 (3): 557-577 被引量:8
标识
DOI:10.1039/d3dd00002h
摘要

GFlowNets provide a general probabilistic framework for accelerating the computational phase of the scientific discovery process, which is crucial for tackling pressing challenges posed by global pandemics and the climate crisis.
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