# 学习顺序生成流网络

GFlowNet按顺序逐个拼出离散对象，而顺序本身决定网络要学哪些条件分布。此前顺序多由预设或均匀反向策略固定，标准训练难以发现有用顺序。Learning-Order GFlowNet在不给顺序标注的情况下联合学习位置与符号，在校验和依赖任务上五轮中四轮收敛，均匀反向策略在训练预算内零轮收敛，固定随机顺序十轮中仅两轮。

GFlowNet按顺序逐个拼出离散对象，而顺序本身决定网络要学哪些条件分布。此前顺序多由预设或均匀反向策略固定，标准训练难以发现有用顺序。Learning-Order GFlowNet在不给顺序标注的情况下联合学习位置与符号，在校验和依赖任务上五轮中四轮收敛，均匀反向策略在训练预算内零轮收敛，固定随机顺序十轮中仅两轮。