論文の概要: Landscape-Aware Fixed-Budget Performance Regression and Algorithm
Selection for Modular CMA-ES Variants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09855v1
- Date: Wed, 17 Jun 2020 13:34:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-19 19:14:57.108157
- Title: Landscape-Aware Fixed-Budget Performance Regression and Algorithm
Selection for Modular CMA-ES Variants
- Title（参考訳）: 定型CMA-ES変数に対するランドスケープ対応固定予算性能回帰とアルゴリズム選択
- Authors: Anja Jankovic and Carola Doerr
- Abstract要約: 市販の教師あり学習手法を用いて,高品質な性能予測が可能であることを示す。
このアプローチを,モジュール型CMA-ESアルゴリズム群から選択した,非常に類似したアルゴリズムのポートフォリオ上でテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0965065178451106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated algorithm selection promises to support the user in the decisive
task of selecting a most suitable algorithm for a given problem. A common
component of these machine-trained techniques are regression models which
predict the performance of a given algorithm on a previously unseen problem
instance. In the context of numerical black-box optimization, such regression
models typically build on exploratory landscape analysis (ELA), which
quantifies several characteristics of the problem. These measures can be used
to train a supervised performance regression model.
First steps towards ELA-based performance regression have been made in the
context of a fixed-target setting. In many applications, however, the user
needs to select an algorithm that performs best within a given budget of
function evaluations. Adopting this fixed-budget setting, we demonstrate that
it is possible to achieve high-quality performance predictions with
off-the-shelf supervised learning approaches, by suitably combining two
differently trained regression models. We test this approach on a very
challenging problem: algorithm selection on a portfolio of very similar
algorithms, which we choose from the family of modular CMA-ES algorithms.
- Abstract（参考訳）: 自動アルゴリズム選択は、与えられた問題に対して最も適切なアルゴリズムを選択する決定的なタスクにおいて、ユーザをサポートすることを約束する。
これらの機械訓練手法の一般的な構成要素は回帰モデルであり、既見の問題インスタンスで与えられたアルゴリズムのパフォーマンスを予測する。
数値ブラックボックス最適化の文脈では、このような回帰モデルは探索的ランドスケープ分析(ela)に基づいて構築され、問題のいくつかの特徴を定量化する。
これらの尺度は教師付きパフォーマンス回帰モデルのトレーニングに使用できる。
ELAベースのパフォーマンスレグレッションに向けた最初のステップは、固定ターゲット設定の文脈で行われてきた。
しかし、多くのアプリケーションでは、ユーザーは与えられた機能評価の予算内で最適なアルゴリズムを選択する必要がある。
この固定予算設定を採用することで,2つの異なる学習回帰モデルを適切に組み合わせることで,市販の教師付き学習アプローチで高品質なパフォーマンス予測を実現することが可能であることを実証する。
我々は,モジュール型CMA-ESアルゴリズム群から選択した,非常に類似したアルゴリズムのポートフォリオ上でのアルゴリズム選択という,非常に困難な問題に対して,このアプローチを検証した。
関連論文リスト
- A Survey of Meta-features Used for Automated Selection of Algorithms for Black-box Single-objective Continuous Optimization [4.173197621837912]
単目的連続ブラックボックス最適化の分野におけるアルゴリズム選択への重要な貢献について概説する。
自動アルゴリズム選択、構成、性能予測のための機械学習モデルについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-08T11:11:14Z) - Improving Sample Efficiency of Model-Free Algorithms for Zero-Sum Markov Games [66.2085181793014]
モデルフリーのステージベースQ-ラーニングアルゴリズムはモデルベースアルゴリズムと同じ$H$依存の最適性を享受できることを示す。
本アルゴリズムは,楽観的値関数と悲観的値関数のペアとして参照値関数を更新するキーとなる新しい設計を特徴とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T08:34:58Z) - Representation Learning with Multi-Step Inverse Kinematics: An Efficient
and Optimal Approach to Rich-Observation RL [106.82295532402335]
既存の強化学習アルゴリズムは、計算的難易度、強い統計的仮定、最適なサンプルの複雑さに悩まされている。
所望の精度レベルに対して、レート最適サンプル複雑性を実現するための、最初の計算効率の良いアルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムMusIKは、多段階の逆運動学に基づく表現学習と体系的な探索を組み合わせる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T14:51:47Z) - Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。
本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z) - The Importance of Landscape Features for Performance Prediction of
Modular CMA-ES Variants [2.3823600586675724]
近年の研究では、教師あり機械学習手法が問題事例から抽出したランドスケープ特徴を用いてアルゴリズムの性能を予測できることが示されている。
モジュール型CMA-ESフレームワークを考察し、各ランドスケープ機能が最適なアルゴリズム性能回帰モデルにどの程度貢献するかを推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T11:55:28Z) - Trajectory-based Algorithm Selection with Warm-starting [2.3823600586675724]
本研究では,アルゴリズムの性能予測シナリオにおいて,性能回帰モデルとアルゴリズム選択モデルの品質と精度について検討する。
ウォームスタートを用いたトラジェクトリベースラン毎のアルゴリズム選択の有望な性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T14:00:55Z) - Explainable Landscape Analysis in Automated Algorithm Performance
Prediction [0.0]
自動アルゴリズムの性能予測において,異なる教師付き機械学習モデルによって活用される問題景観の特徴の表現性について検討する。
教師付きML回帰モデルでは,問題ランドスケープの特徴が異なるため,教師付きML手法の選択が重要であることを実験的に指摘した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-22T15:54:17Z) - RoMA: Robust Model Adaptation for Offline Model-based Optimization [115.02677045518692]
入力出力クエリの静的データセットからブラックボックス目的関数を最大化する入力を探索する問題を考える。
この問題を解決するための一般的なアプローチは、真の客観的関数を近似するプロキシモデルを維持することである。
ここでの大きな課題は、検索中に逆最適化された入力を避ける方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T05:37:12Z) - Personalizing Performance Regression Models to Black-Box Optimization
Problems [0.755972004983746]
本研究では,数値最適化問題に対するパーソナライズされた回帰手法を提案する。
また、問題毎に1つの回帰モデルを選択するのではなく、パーソナライズされたアンサンブルを選択することの影響についても検討する。
本稿では,BBOBベンチマークコレクション上での数値最適化性能の予測について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T11:47:47Z) - Extreme Algorithm Selection With Dyadic Feature Representation [78.13985819417974]
我々は,数千の候補アルゴリズムの固定セットを考慮に入れた,極端なアルゴリズム選択(XAS)の設定を提案する。
我々は、XAS設定に対する最先端のAS技術の適用性を評価し、Dyadic特徴表現を利用したアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-29T09:40:58Z) - Stepwise Model Selection for Sequence Prediction via Deep Kernel
Learning [100.83444258562263]
本稿では,モデル選択の課題を解決するために,新しいベイズ最適化(BO)アルゴリズムを提案する。
結果として得られる複数のブラックボックス関数の最適化問題を協調的かつ効率的に解くために,ブラックボックス関数間の潜在的な相関を利用する。
我々は、シーケンス予測のための段階的モデル選択(SMS)の問題を初めて定式化し、この目的のために効率的な共同学習アルゴリズムを設計し、実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-12T09:42:19Z)
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。