Fugu-MT 論文翻訳(概要): Think Global and Act Local: Bayesian Optimisation over High-Dimensional Categorical and Mixed Search Spaces

論文の概要: Think Global and Act Local: Bayesian Optimisation over High-Dimensional Categorical and Mixed Search Spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07188v1
Date: Sun, 14 Feb 2021 16:18:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-16 16:04:08.349543
Title: Think Global and Act Local: Bayesian Optimisation over High-Dimensional Categorical and Mixed Search Spaces
Title（参考訳）: グローバルとローカライズを考える:高次元圏と複合検索空間に対するベイズ最適化
Authors: Xingchen Wan, Vu Nguyen, Huong Ha, Binxin Ru, Cong Lu, Michael A. Osborne
Abstract要約: 高次元ブラックボックス最適化は、未だに重要な課題である。そこで我々は,局所最適化とカーネル設計を組み合わせ,高次元のカテゴリと混合探索空間を効果的に扱う新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.08218231365666
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: High-dimensional black-box optimisation remains an important yet notoriously challenging problem. Despite the success of Bayesian optimisation methods on continuous domains, domains that are categorical, or that mix continuous and categorical variables, remain challenging. We propose a novel solution -- we combine local optimisation with a tailored kernel design, effectively handling high-dimensional categorical and mixed search spaces, whilst retaining sample efficiency. We further derive convergence guarantee for the proposed approach. Finally, we demonstrate empirically that our method outperforms the current baselines on a variety of synthetic and real-world tasks in terms of performance, computational costs, or both.
Abstract（参考訳）: 高次元ブラックボックス最適化は、未だに重要な課題である。連続領域上のベイズ最適化法の成功にもかかわらず、連続変数とカテゴリ変数を混合する圏は依然として困難である。我々は,局所最適化とカーネル設計を組み合わせ,高次元の分類と混合の探索空間を効果的に扱えるようにし,サンプル効率を保ちながら提案する。さらに,提案手法に対する収束保証を導出する。最後に,本手法は,性能,計算コスト,あるいはその両方の観点から,各種の合成および実世界のタスクにおいて,現在のベースラインを上回っていることを実証的に示す。

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