論文の概要: Nonmyopic Gaussian Process Optimization with Macro-Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09670v1
• Date: Sat, 22 Feb 2020 09:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 19:01:08.704339
• Title: Nonmyopic Gaussian Process Optimization with Macro-Actions
• Title（参考訳）: マクロ反応による非明視ガウス過程の最適化
• Authors: Dmitrii Kharkovskii, Chun Kai Ling, Kian Hsiang Low
• Abstract要約: 本稿では,非明視適応ガウス過程最適化(GPO)に対する多段階的アプローチを提案する。 マクロアクションの概念を利用して、より多くの予算に対応するために、さらなるルックアヘッドまでスケールアップする。 我々は,エプシロン-マクロ-GPOポリシーとその時変を,人工的および実世界のデータセットを用いたBOデータセットで実証的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.847308344546171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a multi-staged approach to nonmyopic adaptive Gaussian process optimization (GPO) for Bayesian optimization (BO) of unknown, highly complex objective functions that, in contrast to existing nonmyopic adaptive BO algorithms, exploits the notion of macro-actions for scaling up to a further lookahead to match up to a larger available budget. To achieve this, we generalize GP upper confidence bound to a new acquisition function defined w.r.t. a nonmyopic adaptive macro-action policy, which is intractable to be optimized exactly due to an uncountable set of candidate outputs. The contribution of our work here is thus to derive a nonmyopic adaptive epsilon-Bayes-optimal macro-action GPO (epsilon-Macro-GPO) policy. To perform nonmyopic adaptive BO in real time, we then propose an asymptotically optimal anytime variant of our epsilon-Macro-GPO policy with a performance guarantee. We empirically evaluate the performance of our epsilon-Macro-GPO policy and its anytime variant in BO with synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非明視適応型BOアルゴリズムとは対照的に,既存の非明視適応型BOアルゴリズムとは対照的に,より大きな予算に対応するために,マクロアクションという概念を利用して,非明視適応型ガウスプロセス最適化(GPO)をベイズ最適化(BO)に向けた多段階的アプローチを提案する。 これを実現するために、GP上層信頼度を非明極適応マクロアクションポリシーで定義した新しい獲得関数に限定して一般化する。 この研究の貢献は、非筋適合性エプシロン-ベイズ-最適マクロ反応 GPO (epsilon-Macro-GPO) 政策の導出である。 そこで我々は,エプシロン-マクロ-GPOポリシーの漸近的最適時変を性能保証とともに提案する。 我々は,エプシロン-マクロ-GPOポリシーとその時変を,人工的および実世界のデータセットを用いたBOで実証的に評価した。

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