Generative Flow Networks: Revisão e Aplicação

Arquivo indisponível

Aluno-pesquisador: 

Ana Carolina Erthal Fernandes

Orientador: 

  • Professor Diego Mesquita

Ano: 

2024

Escola: 

  • EMAp - Escola de Matemática Aplicada

Este projeto de iniciação cientı́Uica investiga o potencial das Generative Flow Networks (GFlowNets) na geração de objetos discretos diversiUicados, abordando sua capacidade de realizar amostragens proporcionais a recompensas,  superando limitações de métodos tradicionais de otimização que tendem a restringir a diversidade. O trabalho inclui uma revisão da literatura sobre GFlowNets e implementações prática focada na geração de objetos discretos, com ênfase na validação da eUicácia do método para aplicações em que a diversidade das soluções, como na descoberta de moléculas, é  essencial.