論文の概要: Bayesian task embedding for few-shot Bayesian optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00637v1
• Date: Thu, 2 Jan 2020 21:46:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 03:53:32.935308
• Title: Bayesian task embedding for few-shot Bayesian optimization
• Title（参考訳）: 数ショットベイズ最適化のためのベイズタスク埋め込み
• Authors: Steven Atkinson and Sayan Ghosh and Natarajan Chennimalai-Kumar and Genghis Khan and Liping Wang
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化の手法について述べる。 システムの一般的な(非現実的な)機能はすべて、システム応答面を同時に学習する単一のメタモデルに関連付けられた入力として関連付けられている。 ベイジアン最適化タスクにおいて,得られた確率的メタモデルがどのように用いられるのかを説明し,その実装を様々な合成および実世界の例で実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.722899166098863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe a method for Bayesian optimization by which one may incorporate data from multiple systems whose quantitative interrelationships are unknown a priori. All general (nonreal-valued) features of the systems are associated with continuous latent variables that enter as inputs into a single metamodel that simultaneously learns the response surfaces of all of the systems. Bayesian inference is used to determine appropriate beliefs regarding the latent variables. We explain how the resulting probabilistic metamodel may be used for Bayesian optimization tasks and demonstrate its implementation on a variety of synthetic and real-world examples, comparing its performance under zero-, one-, and few-shot settings against traditional Bayesian optimization, which usually requires substantially more data from the system of interest.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,定量的相互関係が未知な複数のシステムからのデータを取り込むベイズ最適化手法について述べる。 システムの一般的な(非実数値の)特徴はすべて、全てのシステムの応答面を同時に学習する単一のメタモデルへの入力として入力される連続的潜在変数と関連付けられている。 ベイズ推論は潜伏変数に関する適切な信念を決定するために用いられる。 本稿では,ベイジアン最適化タスクにおいて得られた確率的メタモデルがどのように用いられるかを説明し,その性能を従来のベイジアン最適化とゼロ,ワンショット,少数ショットで比較して,様々な合成および実世界の例で実装する。

関連論文リスト

• An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting [53.36437745983783]
  まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。 本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。 2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:36:20Z)
• Simulation Based Bayesian Optimization [0.6526824510982799]
  本稿では,獲得関数を最適化するための新しいアプローチとして,シミュレーションベースベイズ最適化(SBBO)を提案する。 SBBOは、離散変数を持つ空間に適した代理モデルを使用することができる。 代理モデルの様々な選択を用いたSBBO法の有効性を実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T16:56:11Z)
• Bayesian Optimization with Informative Covariance [13.113313427848828]
  探索空間の特定の領域の好みを符号化するために,非定常性を利用した新しい情報共分散関数を提案する。 提案した関数は,より弱い事前情報の下でも,ハイ次元でのベイズ最適化のサンプル効率を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T15:05:11Z)
• Pre-training helps Bayesian optimization too [49.28382118032923]
  機能的事前設定のための代替的なプラクティスを模索する。 特に、より厳密な分布を事前訓練できるような、類似した関数のデータを持つシナリオを考察する。 提案手法は, 競合する手法の少なくとも3倍の効率で, 優れたハイパーパラメータを見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T04:42:54Z)
• HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model Selection [77.86861638371926]
  カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。 既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z)
• Surrogate modeling for Bayesian optimization beyond a single Gaussian process [62.294228304646516]
  本稿では,探索空間の活用と探索のバランスをとるための新しいベイズ代理モデルを提案する。 拡張性のある関数サンプリングを実現するため、GPモデル毎にランダムな特徴ベースのカーネル近似を利用する。 提案した EGP-TS を大域的最適に収束させるため,ベイズ的後悔の概念に基づいて解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T16:43:10Z)
• A Lagrangian Duality Approach to Active Learning [119.36233726867992]
  トレーニングデータのサブセットのみをラベル付けするバッチアクティブな学習問題を考察する。 制約付き最適化を用いて学習問題を定式化し、各制約はラベル付きサンプルにモデルの性能を拘束する。 数値実験により,提案手法は最先端の能動学習法と同等かそれ以上に機能することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T19:18:49Z)
• Approximate Bayesian Optimisation for Neural Networks [6.921210544516486]
  モデル選択の重要性を強調するために、機械学習アルゴリズムを自動化するための一連の作業が行われた。 理想主義的な方法で解析的トラクタビリティと計算可能性を解決する必要性は、効率と適用性を確保することを可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T19:03:32Z)
• Are we Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian Optimisation? [66.39551991177542]
  本稿では,グローバル最適化のためのサンプル手法を提案する。 この中、重要なパフォーマンス決定の自明さは、取得機能を最大化することです。 3958実験における機能最適化手法の実証的利点を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T12:18:38Z)
• Preferential Batch Bayesian Optimization [16.141259199997005]
  優先バッチベイズ最適化(PBBO)は、潜在関数の最適性を見つけるための新しいフレームワークである。 本稿では,ベイズ最適化における従来の手法の一般化と拡張について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T14:59:15Z)
• Practical Bayesian Optimization of Objectives with Conditioning Variables [1.0497128347190048]
  ユーザが複数の問題に直面している場合、状態変数に対してそれぞれを条件付きで最適化する必要がある場合を考える。 目的間の類似性は、それぞれの目的を2つの方法で最適化する。 本稿では条件最適化のためのフレームワークであるConBOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T22:06:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。