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/2206.01409v2
Date: Mon, 6 Jun 2022 04:25:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-07 11:10:03.233436
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。

関連論文リスト

Automatically Learning Hybrid Digital Twins of Dynamical Systems [56.69628749813084]
Digital Twins (DT)は、現実世界のシステムの状態と時間力学をシミュレートする。 DTは、しばしばデータスカース設定で目に見えない条件に一般化するのに苦労します。本稿では,HDTwinsを自律的に提案し,評価し,最適化するための進化的アルゴリズム(textbfHDTwinGen$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T07:28:22Z)
Automated Model Selection for Generalized Linear Models [0.0]
特徴部分集合選択と全体一般化線形モデルを組み合わせるために,混合整数円錐最適化がいかに利用できるかを示す。本稿では,符号コヒーレンス制約と古典統計モデルからのアイデアを結合した新しいペアワイズ相関制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T12:16:58Z)
Hybrid State Space-based Learning for Sequential Data Prediction with Joint Optimization [0.0]
本稿では,従来の非線形予測モデルにおいて,ドメイン固有の特徴工学的問題の必要性を緩和するハイブリッドモデルを提案する。基本モデルに対する新しい状態空間表現を導入し、ハイブリッドやアンサンブルの完全な状態空間表現を提供する。このような新しい組み合わせと共同最適化により、広く公開されている実生活競合データセットの大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-19T12:00:28Z)
AI-Empowered Hybrid MIMO Beamforming [85.48860461696417]
ハイブリッドマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムは、アナログおよびデジタルのビームフォーミングの一部を実装している。近年、ハイブリッドビームフォーミング設計にデータ支援人工知能(AI)ツールを使うことへの関心が高まっている。本稿では、リアルタイムハイブリッドビームフォーミング設計を改善するために、データを活用するための候補戦略についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-03T06:04:20Z)
Applying Autonomous Hybrid Agent-based Computing to Difficult Optimization Problems [56.821213236215634]
本稿では,EMASのハイブリッドバージョンを提案する。これには、複数のハイブリッド演算子の選択と導入、およびメインアルゴリズムのハイブリッドステップを開始するためのルールの定義が含まれる。これらのハイブリッドステップは、既存の、よく知られた、そして証明された、効率的なメタヒューリスティックスを活用し、その結果をメインのアルゴリズムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-24T13:28:35Z)
A Pareto-optimal compositional energy-based model for sampling and optimization of protein sequences [55.25331349436895]
深層生成モデルは、生命科学における逆問題に対する一般的な機械学習ベースのアプローチとして登場した。これらの問題は、データ分布の学習に加えて、興味のある複数の特性を満たす新しい設計をサンプリングする必要があることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-19T19:04:45Z)
Tree ensemble kernels for Bayesian optimization with known constraints over mixed-feature spaces [54.58348769621782]
木アンサンブルはアルゴリズムチューニングやニューラルアーキテクチャ検索といったブラックボックス最適化タスクに適している。ブラックボックス最適化にツリーアンサンブルを使うことの2つのよく知られた課題は、探索のためのモデル不確実性を効果的に定量化し、また、 (ii) ピースワイドな定値取得関数を最適化することである。我々のフレームワークは、連続/離散的機能に対する非拘束ブラックボックス最適化のための最先端の手法と同様に、混合変数の特徴空間と既知の入力制約を組み合わせた問題の競合する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T16:59:37Z)
A hybrid ensemble method with negative correlation learning for regression [2.8484009470171943]
ヘテロジニアスモデルプールからサブモデルを自動的に選択および重み付けする。内部点フィルタリング線形探索アルゴリズムを用いて最適化問題を解く。本研究の価値は、その使いやすさと有効性にあるため、ハイブリッドアンサンブルは多様性と正確性を受け入れることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-06T06:45:14Z)
Identification of Probability weighted ARX models with arbitrary domains [75.91002178647165]
PieceWise Affineモデルは、ハイブリッドシステムの他のクラスに対する普遍近似、局所線型性、同値性を保証する。本研究では,任意の領域を持つ固有入力モデル(NPWARX)を用いたPieceWise Auto Regressiveの同定に着目する。このアーキテクチャは、機械学習の分野で開発されたMixture of Expertの概念に従って考案された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T12:50:33Z)
Model Agnostic Combination for Ensemble Learning [0.0]
本稿では,モデルを組み合わせるための最適関数を見つけるために,MACという新しいアンサンブル手法を提案する。サブモデルの数に依存しないため、デプロイ後もサブモデルの追加と置き換えが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-16T09:44:58Z)

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。