論文の概要: Bayesian Optimisation with Formal Guarantees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06067v1
- Date: Thu, 10 Jun 2021 22:09:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-14 14:04:59.284070
- Title: Bayesian Optimisation with Formal Guarantees
- Title(参考訳): 形式的保証によるベイズ最適化
- Authors: Franz Brau{\ss}e, Zurab Khasidashvili, Konstantin Korovin
- Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化とSMTに基づく制約解を組み合わせることで,最適性を保証する安全で安定した解を実現する。
私たちが興味を持っている機能は、産業環境に適用された複雑な実世界のシステムを記述することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Application domains of Bayesian optimization include optimizing black-box
functions or very complex functions. The functions we are interested in
describe
complex real-world systems applied in industrial settings. Even though
they do have explicit representations, standard optimization
techniques fail to provide validated solutions and correctness
guarantees for them.
In this paper we present a combination of Bayesian optimisation and SMT-based
constraint solving to achieve safe and stable solutions with optimality
guarantees.
- Abstract(参考訳): ベイズ最適化の応用領域には、ブラックボックス関数や非常に複雑な関数の最適化が含まれる。
複雑な実世界システムを記述するのに興味のある機能は、産業環境で適用されます。
明示的な表現を持っているにもかかわらず、標準最適化技術は検証された解決策と正確性保証を提供してはいない。
本稿では,ベイズ最適化とSMTに基づく制約解を組み合わせることで,最適性を保証する安全で安定した解を実現する。
関連論文リスト
- Cost-aware Bayesian Optimization via the Pandora's Box Gittins Index [57.045952766988925]
我々は,コストを意識したベイズ最適化と,経済学の意思決定問題であるPandoraのBox問題との間に,従来未解決の接続関係を構築した。
我々の研究は、Gittinsインデックス理論からベイズ最適化への技術統合に向けた第一歩となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T17:20:13Z) - A survey and benchmark of high-dimensional Bayesian optimization of discrete sequences [12.248793682283964]
個々のブラックボックス機能を最適化することは、タンパク質工学や薬物設計など、いくつかの領域において重要である。
我々は,高次元ベイズ最適化手法と標準化されたブラックボックス関数の集合を幅広くテストするための統一的なフレームワークを開発する。
これらのベンチマークの2つのコンポーネントはそれぞれ、柔軟でスケーラブルで容易に拡張可能なソフトウェアライブラリによってサポートされています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T08:39:40Z) - A General Framework for User-Guided Bayesian Optimization [51.96352579696041]
コラボ (ColaBO) は、典型的なカーネル構造を超越した事前信念のための最初のベイズ原理の枠組みである。
我々は,ColaBOの事前情報が正確である場合に最適化を著しく高速化し,ミスリード時のほぼ既定性能を維持する能力を実証的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-24T18:27:26Z) - Bayesian Optimization with Formal Safety Guarantees via Online Conformal Prediction [36.14499894307206]
ブラックボックスゼロ階最適化は、金融、物理学、工学といった分野における応用において中心的な原始である。
本稿では,提案手法の安全性に関するフィードバックも提供するシナリオについて検討する。
制約関数の性質に関わらず、安全要件を満たす新しいBOベースのアプローチが導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T17:26:49Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T04:43:58Z) - Non-Convex Optimization with Certificates and Fast Rates Through Kernel
Sums of Squares [68.8204255655161]
非最適化近似問題を考える。
本稿では,最優先計算を保証するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T09:37:04Z) - Bayesian Optimization for Min Max Optimization [77.60508571062958]
そこで我々は,最適化すべき関数が事前に分かっていないような設定でMin Max Optimizationを実行するアルゴリズムを提案する。
我々は,改善を期待する2つの獲得機能とガウス過程の上部信頼境界を拡張した。
これらの取得機能は、ベンチマーク設定よりも高速に収束する、より良いソリューションを可能にすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T06:49:34Z) - Are we Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian
Optimisation? [66.39551991177542]
本稿では,グローバル最適化のためのサンプル手法を提案する。
この中、重要なパフォーマンス決定の自明さは、取得機能を最大化することです。
3958実験における機能最適化手法の実証的利点を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T12:18:38Z) - Upper Trust Bound Feasibility Criterion for Mixed Constrained Bayesian
Optimization with Application to Aircraft Design [41.74498230885008]
我々は、より正確に混合された制約問題を解決するために、いわゆる超効率的なグローバル最適化アルゴリズムを適用する。
本研究は, 数値実験におけるアプローチの可能性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-11T12:59:09Z) - Scalable Constrained Bayesian Optimization [10.820024633762596]
ブラックボックス制約下での高次元ブラックボックス関数のグローバルな最適化は、機械学習、制御、科学コミュニティにおける普及的なタスクである。
本稿では,上記の課題を克服し,現状を推し進めるスケーラブルな制約付きベイズ最適化(SCBO)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T01:48:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。