論文の概要: Randomised Gaussian Process Upper Confidence Bound for Bayesian Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04296v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 00:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 00:24:21.558693
• Title: Randomised Gaussian Process Upper Confidence Bound for Bayesian Optimisation
• Title（参考訳）: ベイズ最適化のためのランダム化ガウス過程上信頼度
• Authors: Julian Berk, Sunil Gupta, Santu Rana and Svetha Venkatesh
• Abstract要約: 改良されたガウス過程上信頼境界(GP-UCB)取得関数を開発した。 これは、分布から探索・探索トレードオフパラメータをサンプリングすることによって行われる。 これにより、期待されるトレードオフパラメータが、関数のベイズ的後悔に縛られることなく、問題によりよく適合するように変更できることが証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.93091603232817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to improve the performance of Bayesian optimisation, we develop a modified Gaussian process upper confidence bound (GP-UCB) acquisition function. This is done by sampling the exploration-exploitation trade-off parameter from a distribution. We prove that this allows the expected trade-off parameter to be altered to better suit the problem without compromising a bound on the function's Bayesian regret. We also provide results showing that our method achieves better performance than GP-UCB in a range of real-world and synthetic problems.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化の性能を向上させるために,修正ガウス過程upper confidence bound (gp-ucb) 獲得関数を開発した。 これは、分布から探索・探索トレードオフパラメータをサンプリングすることによって行われる。 これにより、期待されるトレードオフパラメータが、関数のベイズ的後悔に縛られることなく、問題に合うように変更できることが証明される。 また,実世界の問題や合成問題において,GP-UCBよりも優れた性能が得られることを示す。

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