論文の概要: Bayesian Optimization of Function Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15311v1
- Date: Fri, 31 Dec 2021 05:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 22:18:24.738353
- Title: Bayesian Optimization of Function Networks
- Title（参考訳）: 関数ネットワークのベイズ最適化
- Authors: Raul Astudillo, Peter I. Frazier
- Abstract要約: 本稿では,関数ネットワークの出力のベイジアン最適化,親ノードの出力の入力として各関数が要し,ネットワークの評価に要する時間について考察する。
我々の手法は、前者が無視する情報、すなわちネットワーク内の中間出力を活用することにより、クエリ効率を向上する。
提案手法は,いくつかの合成および実世界の問題において,標準的なベイズ最適化手法よりも劇的に優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.73717187683924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider Bayesian optimization of the output of a network of functions,
where each function takes as input the output of its parent nodes, and where
the network takes significant time to evaluate. Such problems arise, for
example, in reinforcement learning, engineering design, and manufacturing.
While the standard Bayesian optimization approach observes only the final
output, our approach delivers greater query efficiency by leveraging
information that the former ignores: intermediate output within the network.
This is achieved by modeling the nodes of the network using Gaussian processes
and choosing the points to evaluate using, as our acquisition function, the
expected improvement computed with respect to the implied posterior on the
objective. Although the non-Gaussian nature of this posterior prevents
computing our acquisition function in closed form, we show that it can be
efficiently maximized via sample average approximation. In addition, we prove
that our method is asymptotically consistent, meaning that it finds a globally
optimal solution as the number of evaluations grows to infinity, thus
generalizing previously known convergence results for the expected improvement.
Notably, this holds even though our method might not evaluate the domain
densely, instead leveraging problem structure to leave regions unexplored.
Finally, we show that our approach dramatically outperforms standard Bayesian
optimization methods in several synthetic and real-world problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,関数ネットワークの出力のベイジアン最適化,親ノードの出力の入力として各関数が要し,ネットワークの評価に要する時間について考察する。
このような問題は、強化学習、エンジニアリングデザイン、製造などにおいて発生する。
標準的なベイズ最適化アプローチは最終出力のみを観測するが、このアプローチは前者が無視する情報を活用することでクエリ効率が向上する:ネットワーク内の中間出力。
これは、ガウス過程を用いてネットワークのノードをモデル化し、我々の獲得関数として、目的のインプリッド後部について計算された期待改善を用いて評価する点を選択することで達成される。
この後部の非ガウス的性質は、我々の獲得関数を閉形式で計算することを妨げるが、サンプル平均近似により効率的に最大化できることが示される。
さらに,本手法が漸近的に一貫性があることを証明し,評価回数が無限に増大するにつれてグローバルに最適解を求めることにより,従来知られていた収束結果の一般化を期待できることを示した。
特に,本手法では領域を密に評価することができないが,領域を未探索のままにしておくために問題構造を利用する。
最後に,本手法は,いくつかの合成および実世界の問題において,標準的なベイズ最適化法よりも劇的に優れていることを示す。
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