論文の概要: Time-varying Gaussian Process Bandit Optimization with Non-constant Evaluation Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04691v2
• Date: Wed, 11 Mar 2020 00:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 20:46:11.162175
• Title: Time-varying Gaussian Process Bandit Optimization with Non-constant Evaluation Time
• Title（参考訳）: 非定常評価時間を用いた時変ガウス過程バンディット最適化
• Authors: Hideaki Imamura, Nontawat Charoenphakdee, Futoshi Futami, Issei Sato, Junya Honda, Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 非定常評価時間を効果的に処理できる新しい時間変化ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 我々の限界は、評価時間列のパターンが問題の難易度に大きな影響を与えることを決定づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.6788993843846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Gaussian process bandit is a problem in which we want to find a maximizer of a black-box function with the minimum number of function evaluations. If the black-box function varies with time, then time-varying Bayesian optimization is a promising framework. However, a drawback with current methods is in the assumption that the evaluation time for every observation is constant, which can be unrealistic for many practical applications, e.g., recommender systems and environmental monitoring. As a result, the performance of current methods can be degraded when this assumption is violated. To cope with this problem, we propose a novel time-varying Bayesian optimization algorithm that can effectively handle the non-constant evaluation time. Furthermore, we theoretically establish a regret bound of our algorithm. Our bound elucidates that a pattern of the evaluation time sequence can hugely affect the difficulty of the problem. We also provide experimental results to validate the practical effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程バンドイット(gaussian process bandit)は、最小の関数評価数を持つブラックボックス関数の最大値を求める問題である。 ブラックボックス関数が時間によって異なる場合、時変ベイズ最適化は有望なフレームワークである。 しかし、現在の手法の欠点は、観察毎の評価時間が一定であるという仮定であり、レコメンダシステムや環境モニタリングなど、多くの実用的なアプリケーションでは非現実的である。 その結果、現在のメソッドのパフォーマンスは、この仮定に違反した場合に低下する可能性がある。 この問題に対処するために,非定常評価時間を効果的に処理できる,時変ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 さらに、理論的にはアルゴリズムの後悔境界を確立する。 我々の限界は、評価時間列のパターンが問題の難易度に大きな影響を与えることを決定づける。 また,提案手法の有効性を検証するための実験結果も提供する。

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