論文の概要: Hybrid Parameter Search and Dynamic Model Selection for Mixed-Variable Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01409v4
• Date: Fri, 19 Jan 2024 00:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 19:54:09.595318
• Title: Hybrid Parameter Search and Dynamic Model Selection for Mixed-Variable Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 混合変数ベイズ最適化のためのハイブリッドパラメータ探索と動的モデル選択
• Authors: Hengrui Luo, Younghyun Cho, James W. Demmel, Xiaoye S. Li, Yang Liu
• Abstract要約: 混合変数の管理に有効なベイズ最適化(BO)のための新しいタイプのハイブリッドモデルを提案する。 提案手法は,モンテカルロ木探索構造 (MCTS) とガウス過程 (GP) を融合したハイブリッドモデルである。 代理モデリングフェーズにおける動的オンラインカーネル選択を含む我々のイノベーションは、ハイブリッドモデルを混合可変代理モデルの進歩として位置づけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.204805504959941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new type of hybrid model for Bayesian optimization (BO) adept at managing mixed variables, encompassing both quantitative (continuous and integer) and qualitative (categorical) types. Our proposed new hybrid models (named hybridM) merge the Monte Carlo Tree Search structure (MCTS) for categorical variables with Gaussian Processes (GP) for continuous ones. hybridM leverages the upper confidence bound tree search (UCTS) for MCTS strategy, showcasing the tree architecture's integration into Bayesian optimization. Our innovations, including dynamic online kernel selection in the surrogate modeling phase and a unique UCTS search strategy, position our hybrid models as an advancement in mixed-variable surrogate models. Numerical experiments underscore the superiority of hybrid models, highlighting their potential in Bayesian optimization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,混合変数(連続型と整数型)と定性型(カテゴリー型)の両方を包含する,ベイズ最適化(bo)のための新しいハイブリッドモデルを提案する。 本研究では,モンテカルロ木探索構造 (mcts) とガウス過程 (gp) を連続的に結合した新しいハイブリッドモデル (hybridm) を提案する。 hybridm は mcts 戦略に upper confidence bound tree search (ucts) を活用し、ツリーアーキテクチャのベイズ最適化への統合を示す。 サーロゲートモデリングフェーズにおける動的オンラインカーネル選択やユニークなUCTS検索戦略を含む我々のイノベーションは、ハイブリッドモデルを混合変数サーロゲートモデルの進歩として位置づけている。 数値実験はハイブリッドモデルの優位性を強調し、ベイズ最適化におけるそれらの可能性を強調する。

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