Во вторник, 24 марта 2026 г. в 18:00 Никита Морозов, младший научный сотрудник Центра глубинного обучения и байесовских методов ФКН НИУ ВШЭ, выступит с докладом «Поиск кратчайших путей в больших графах с помощью генеративных потоковых сетей», посвящённым новому методу поиска кратчайших путей в графах на основе вероятностного фреймворка GFlowNets. В данной работе мы представляем новый вероятностный фреймворк обучения для решения задач поиска кратчайших путей, основанный на генеративных потоковых сетях (GFlowNets). Сначала мы рассмотриваем теоретические свойства GFlowNets в неациклических средах в отношении кратчайших путей. Мы доказываем, что при минимизации потока, GFlowNets выставляют ненулевую вероятностную массу исключительно на кратчайшие пути между начальным и терминальными состояниями. Основываясь на этом результате, мы показываем, что задача поиска кратчайших путей в произвольном графе может быть сведена к обучению неациклических GFlowNets с потоковой регуляризацией. Мы экспериментально демонстрируем эффективность нашего метода в задачах поиска кратчайших путей в графе Кэли группы перестановок, а также в задаче сборки кубика Рубика. В последней задаче наш метод показывает результаты, сравнимые со state-of-the-art подходами в терминах длины пути, а также требует меньший бюджет для поиска путей на этапе инференса. Выступление пройдёт в аудитории 503 корпуса D НИУ ВШЭ (Покровский бульвар, д. 11),  с возможностью онлайн-участия в Zoom. Начало состоится в 18:00 по Московскому времени. 📑 Статья «Learning Shortest Paths with Generative Flow Networks» 💻 Zoom 📌 Анонс на сайте НИУ ВШЭ