Bayes最適化のための修正最大値エントロピー探索【JST・京大機械翻訳】

Nguyen Quoc Phong; Low Bryan Kian Hsiang; Jaillet Patrick

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219852362045 整理番号：22P0296209

Bayes最適化のための修正最大値エントロピー探索【JST・京大機械翻訳】

Rectified Max-Value Entropy Search for Bayesian Optimization

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発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

既存の最大値エントロピー探索(MES)は,相互情報に関する広く精巧な概念に基づいているが,その経験的性能は,探査-爆発トレードオフに関する含意が,本論文で調査される2つの誤解のために,苦しむことができる。これらの問題は,本研究で開発した修正MES(RMES)取得機能のような相互情報の正確な測度を奨励するので,将来の取得関数の開発および既存のものの改善に不可欠である。MESの評価とは異なり,RMESを効率的に最適化するために,最大値で条件付けされた観測の閉形式確率密度を導出し,再パラメータ化で確率的勾配上昇を採用した。より原理的な取得機能の結果として,RMESはいくつかの合成関数ベンチマークと実世界最適化問題においてMESよりも一貫した改善を示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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