Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Models for Mixed Variables in Bayesian Optimization

論文の概要: Hybrid Models for Mixed Variables in Bayesian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01409v1
Date: Fri, 3 Jun 2022 06:34:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-06-06 14:05:43.955026
Title: Hybrid Models for Mixed Variables in Bayesian Optimization
Title（参考訳）: ベイズ最適化における混合変数のハイブリッドモデル
Authors: Hengrui Luo, Younghyun Cho, James W. Demmel, Xiaoye S. Li, Yang Liu
Abstract要約: モンテカルロ木探索(MCTS)とガウス過程(GP)の両方を用いた統合ハイブリッドモデルを提供する。このアーキテクチャに基づいて,共分散カーネルの新規候補群間での新しい動的モデル選択基準を適用することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.474047618345426
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We systematically describe the problem of simultaneous surrogate modeling of mixed variables (i.e., continuous, integer and categorical variables) in the Bayesian optimization (BO) context. We provide a unified hybrid model using both Monte-Carlo tree search (MCTS) and Gaussian processes (GP) that encompasses and generalizes multiple state-of-the-art mixed BO surrogates. Based on the architecture, we propose applying a new dynamic model selection criterion among novel candidate families of covariance kernels, including non-stationary kernels and associated families. Different benchmark problems are studied and presented to support the superiority of our model, along with results highlighting the effectiveness of our method compared to most state-of-the-art mixed-variable methods in BO.
Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(bo)文脈における混合変数(例えば、連続変数、整数変数、カテゴリ変数)の同時サロゲートモデリングの問題を体系的に記述する。我々はモンテカルロ木探索 (MCTS) とガウス過程 (GP) を併用した統合ハイブリッドモデルを提案する。このアーキテクチャに基づき、非定常カーネルと関連するファミリーを含む共分散カーネルの新しい候補ファミリー間での新しい動的モデル選択基準を適用することを提案する。モデルの優越性をサポートするために,様々なベンチマーク問題を検討・提示し,boにおける最先端の混合変数法と比較して,提案手法の有効性を強調する結果を得た。

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