論文の概要: On Sequential Bayesian Optimization with Pairwise Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13192v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 13:46:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:14:06.872254
• Title: On Sequential Bayesian Optimization with Pairwise Comparison
• Title（参考訳）: ペアワイズ比較による逐次ベイズ最適化について
• Authors: Tanya Ignatenko, Kirill Kondrashov, Marco Cox, Bert de Vries
• Abstract要約: 聴覚補聴器(HA)のパラメータ設定例に基づくユーザの嗜好学習の課題について検討する。 本提案では,haユーザと対話するエージェントを用いて,最も有益なデータを収集し,それらのデータに基づいてhaパラメータ設定のユーザ嗜好を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09863867812407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study the problem of user preference learning on the example of parameter setting for a hearing aid (HA). We propose to use an agent that interacts with a HA user, in order to collect the most informative data, and learns user preferences for HA parameter settings, based on these data. We model the HA system as two interacting sub-systems, one representing a user with his/her preferences and another one representing an agent. In this system, the user responses to HA settings, proposed by the agent. In our user model, the responses are driven by a parametric user preference function. The agent comprises the sequential mechanisms for user model inference and HA parameter proposal generation. To infer the user model (preference function), Bayesian approximate inference is used in the agent. Here we propose the normalized weighted Kullback-Leibler (KL) divergence between true and agent-assigned predictive user response distributions as a metric to assess the quality of learned preferences. Moreover, our agent strategy for generating HA parameter proposals is to generate HA settings, responses to which help resolving uncertainty associated with prediction of the user responses the most. The resulting data, consequently, allows for efficient user model learning. The normalized weighted KL-divergence plays an important role here as well, since it characterizes the informativeness of the data to be used for probing the user. The efficiency of our approach is validated by numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,補聴器のパラメータ設定(ha)の例として,ユーザの嗜好学習の問題点について検討する。 本提案では,haユーザと対話するエージェントを用いて,最も有益なデータを収集し,それらのデータに基づいてhaパラメータ設定のユーザ嗜好を学習する。 我々はhaシステムを2つの相互作用するサブシステムとしてモデル化する。1つはユーザを好み、もう1つはエージェントを表す。 本システムでは,エージェントが提案するha設定に対するユーザ応答を行う。 ユーザモデルでは、応答はパラメトリックなユーザ嗜好関数によって駆動されます。 エージェントは、ユーザモデル推論およびhaパラメータ提案生成のためのシーケンシャルなメカニズムを含む。 ユーザモデル(参照関数)を推定するために、エージェントにベイズ近似推論を用いる。 本稿では,学習嗜好の質を評価する指標として,正規化重み付きKullback-Leibler(KL)の真とエージェント指定の予測的ユーザ応答分布の偏差を提案する。 さらに,haパラメータプロポーザル生成のためのエージェント戦略は,ユーザ応答の予測に関する不確実性を解決するための応答であるha設定を生成することである。 結果として得られるデータは、効率的なユーザモデル学習を可能にする。 正規化重み付きKL分割もまた、ユーザを探索するために使用するデータの情報性が特徴付けられるので、重要な役割を果たす。 この手法の効率は数値シミュレーションによって検証される。

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