論文の概要: Bayesian Screening: Multi-test Bayesian Optimization Applied to in
silico Material Screening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05418v1
- Date: Fri, 11 Sep 2020 13:07:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 21:05:21.250960
- Title: Bayesian Screening: Multi-test Bayesian Optimization Applied to in
silico Material Screening
- Title(参考訳): ベイジアンスクリーニング: シリコン材料スクリーニングに応用したマルチテストベイジアン最適化
- Authors: James Hook, Calum Hand, Emma Whitfield
- Abstract要約: 本稿では,大規模材料検層に適用可能なマルチテストベイズ最適化モデルとアルゴリズムを提案する。
私たちのスクリーニング問題は、コストとコストの2つのテストを中心に設計されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present new multi-test Bayesian optimization models and algorithms for use
in large scale material screening applications. Our screening problems are
designed around two tests, one expensive and one cheap. This paper differs from
other recent work on multi-test Bayesian optimization through use of a flexible
model that allows for complex, non-linear relationships between the cheap and
expensive test scores. This additional modeling flexibility is essential in the
material screening applications which we describe. We demonstrate the power of
our new algorithms on a family of synthetic toy problems as well as on real
data from two large scale screening studies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模材料検層に適用可能なマルチテストベイズ最適化モデルとアルゴリズムを提案する。
私たちのスクリーニング問題は2つのテストを中心に設計されています。
この論文は、安価で高価なテストスコア間の複雑で非線形な関係を可能にするフレキシブルなモデルを用いて、マルチテストベイズ最適化に関する最近の研究とは異なる。
このモデリングの柔軟性は、私たちが記述した材料スクリーニングアプリケーションに不可欠です。
我々は,2つの大規模スクリーニング研究から得られた実データだけでなく,合成玩具問題に対する新しいアルゴリズムの効果を実証する。
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