論文の概要: A Hierarchical Approach to Scaling Batch Active Search Over Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10263v1
• Date: Mon, 20 Jul 2020 16:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 13:12:21.746838
• Title: A Hierarchical Approach to Scaling Batch Active Search Over Structured Data
• Title（参考訳）: 構造化データに対するバッチアクティブ検索の階層的アプローチ
• Authors: Vivek Myers and Peyton Greenside
• Abstract要約: 本稿では,能動探索を大規模なバッチサイズに拡張するために,帯域幅アルゴリズムに基づく汎用階層型フレームワークを提案する。 HBBSの応用は、大規模なバッチ実験が研究プロセスに欠かせない現代生物学に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active search is the process of identifying high-value data points in a large and often high-dimensional parameter space that can be expensive to evaluate. Traditional active search techniques like Bayesian optimization trade off exploration and exploitation over consecutive evaluations, and have historically focused on single or small (<5) numbers of examples evaluated per round. As modern data sets grow, so does the need to scale active search to large data sets and batch sizes. In this paper, we present a general hierarchical framework based on bandit algorithms to scale active search to large batch sizes by maximizing information derived from the unique structure of each dataset. Our hierarchical framework, Hierarchical Batch Bandit Search (HBBS), strategically distributes batch selection across a learned embedding space by facilitating wide exploration of different structural elements within a dataset. We focus our application of HBBS on modern biology, where large batch experimentation is often fundamental to the research process, and demonstrate batch design of biological sequences (protein and DNA). We also present a new Gym environment to easily simulate diverse biological sequences and to enable more comprehensive evaluation of active search methods across heterogeneous data sets. The HBBS framework improves upon standard performance, wall-clock, and scalability benchmarks for batch search by using a broad exploration strategy across coarse partitions and fine-grained exploitation within each partition of structured data.
• Abstract（参考訳）: アクティブサーチ(active search)は、大きくてしばしば高次元のパラメータ空間において、高い値のデータポイントを識別するプロセスである。 ベイズ最適化のような伝統的な活発な探索手法は、連続的な評価よりも探索と搾取をトレードオフし、歴史的にラウンド毎に評価される単一または小さな例(5)に焦点を合わせてきた。 現代のデータセットが大きくなるにつれて、アクティブ検索を大規模なデータセットやバッチサイズにスケールする必要がある。 本稿では,各データセットのユニークな構造から得られる情報を最大化することにより,アクティブサーチを大規模バッチサイズに拡張するbanditアルゴリズムに基づく汎用階層型フレームワークを提案する。 階層的バッチ帯域探索(Hierarchical Batch Bandit Search, HBBS)は、データセット内のさまざまな構造要素の広範な探索を容易にすることによって、学習された埋め込み空間にバッチ選択を戦略的に分散します。 hbbsの応用は、大規模なバッチ実験が研究プロセスの基本となる現代生物学に焦点をあて、生物配列(タンパク質とdna)のバッチ設計を実証する。 また、多様な生物配列を容易にシミュレートし、異種データセット間の能動探索手法をより包括的に評価できる新しいGym環境を提案する。 hbbsフレームワークは、粗いパーティションにまたがる広範な探索戦略と構造化データの各パーティション内のきめ細かいエクスプロイトを使用することで、バッチ検索の標準性能、壁時計、スケーラビリティのベンチマークを改善します。

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