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J-GLOBAL ID：202002272285447138   整理番号：20A0883720

未知有界探索領域におけるBayes最適化【JST・京大機械翻訳】

Bayesian optimisation in unknown bounded search domains

著者 (5件)： Berk Julian (Deakin University, Applied Artificial Intelligence Institute, Geelong, Australia) ,  Gupta Sunil (Deakin University, Applied Artificial Intelligence Institute, Geelong, Australia) ,  Rana Santu (Deakin University, Applied Artificial Intelligence Institute, Geelong, Australia) ,  Nguyen Vu (University of Oxford, Oxford, United Kingdom) ,  Venkatesh Svetha (Deakin University, Applied Artificial Intelligence Institute, Geelong, Australia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayes最適化(BO)は,高価で雑音の多いブラックボックス関数の最適化を決定するための最も効率的な方法の一つである。科学的発見とハイパーパラメータ調整における大きな成功にもかかわらず,それはまだ有界探索空間を必要とする。しかし,探索空間境界は,しばしば教育された推測により発見的に選択される。もし境界が誤っているならば,探索空間は必然的に大きくなる可能性があり,したがって,最適化するためにより高価になるかもしれない,そして,それは単にグローバル最適を含まないかもしれない。本論文では,データから直接的に結合を決定する方法を導入した。これはBayes設定で導いた境界の分布を用いて行った。事前はユーザにより選択され,尤度はThompsonサンプリングにより導出される。これは,最適化するために安価で,全体的最適化を含む高い確率を持つという限界をもたらす。この方法の性能を,一連の合成および実世界の問題に対する代替法と比較し,本方法が一貫して優れた結果を達成することを実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *最適化 ,  同調 ,  ブラックボックス ,  実験計画法
準シソーラス用語： 低価格 ,  尤度 ,  探索空間 ,  ハイパーパラメータ ,  *有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Bayes最適化 ,  実験計画 ,  ハイパーパラメータチューニング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 有界 ,  探索 ,  Bayes最適化