論文の概要: GIBBON: General-purpose Information-Based Bayesian OptimisatioN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03324v1
- Date: Fri, 5 Feb 2021 18:04:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-02-08 15:38:51.112906
- Title: GIBBON: General-purpose Information-Based Bayesian OptimisatioN
- Title（参考訳）: GIBBON:汎用情報ベースベイズ最適化
- Authors: Henry B. Moss, David S. Leslie, Javier Gonzalez, Paul Rayson
- Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化(BO)の一般的なアプローチである最大値エントロピー探索の汎用的拡張について述べる。
BO問題を解くための情報理論量である情報ゲインに対して,新しい近似法を提案する。
GIBBONは上記の全てに適合する単一原則のフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.245059488813492
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes a general-purpose extension of max-value entropy search,
a popular approach for Bayesian Optimisation (BO). A novel approximation is
proposed for the information gain -- an information-theoretic quantity central
to solving a range of BO problems, including noisy, multi-fidelity and batch
optimisations across both continuous and highly-structured discrete spaces.
Previously, these problems have been tackled separately within
information-theoretic BO, each requiring a different sophisticated
approximation scheme, except for batch BO, for which no
computationally-lightweight information-theoretic approach has previously been
proposed. GIBBON (General-purpose Information-Based Bayesian OptimisatioN)
provides a single principled framework suitable for all the above,
out-performing existing approaches whilst incurring substantially lower
computational overheads. In addition, GIBBON does not require the problem's
search space to be Euclidean and so is the first high-performance yet
computationally light-weight acquisition function that supports batch BO over
general highly structured input spaces like molecular search and gene design.
Moreover, our principled derivation of GIBBON yields a natural interpretation
of a popular batch BO heuristic based on determinantal point processes.
Finally, we analyse GIBBON across a suite of synthetic benchmark tasks, a
molecular search loop, and as part of a challenging batch multi-fidelity
framework for problems with controllable experimental noise.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ最適化(BO)の一般的なアプローチである最大値エントロピー探索の汎用的拡張について述べる。
連続的および高度に構造化された離散空間間の雑音性、多相性、バッチ最適化など、BO問題を解くための情報理論量である情報ゲインについて、新しい近似が提案されている。
これまで、これらの問題は情報理論BOの中で個別に取り組まれており、計算軽量な情報理論アプローチが提案されていないバッチBOを除いて、それぞれ異なる高度な近似スキームを必要とする。
GIBBON(General-purpose Information-Based Bayesian OptimisatioN)は、計算オーバーヘッドを大幅に削減しながら、上記のすべてのアプローチに適した単一の原則化されたフレームワークを提供します。
さらに、ギボンは問題の探索空間がユークリッドである必要はないので、分子探索や遺伝子設計のような一般的な高構造な入力空間よりもバッチboをサポートする最初の高性能で計算量の多い獲得関数である。
さらに, GIBBONの原理的導出は, 決定点過程に基づく一般的なBOヒューリスティックの自然な解釈をもたらす。
最後に、GIBBONを一連の合成ベンチマークタスク、分子探索ループ、および制御可能な実験ノイズの問題に対する挑戦的なバッチマルチファイダリティフレームワークの一部として分析します。
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