論文の概要: Generative Pretraining for Black-Box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10786v4
• Date: Mon, 21 Aug 2023 16:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 03:05:30.743291
• Title: Generative Pretraining for Black-Box Optimization
• Title（参考訳）: ブラックボックス最適化のための生成前訓練
• Authors: Siddarth Krishnamoorthy, Satvik Mehul Mashkaria, Aditya Grover
• Abstract要約: 我々は,新しいブラックボックス関数を事前学習するための生成フレームワークBONETを提案する。 BONETでは、オフラインデータセットから派生した固定長軌道上で自己回帰モデルを訓練する。 BONETをDesign-Benchでランク付けします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.64357898080842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many problems in science and engineering involve optimizing an expensive black-box function over a high-dimensional space. For such black-box optimization (BBO) problems, we typically assume a small budget for online function evaluations, but also often have access to a fixed, offline dataset for pretraining. Prior approaches seek to utilize the offline data to approximate the function or its inverse but are not sufficiently accurate far from the data distribution. We propose BONET, a generative framework for pretraining a novel black-box optimizer using offline datasets. In BONET, we train an autoregressive model on fixed-length trajectories derived from an offline dataset. We design a sampling strategy to synthesize trajectories from offline data using a simple heuristic of rolling out monotonic transitions from low-fidelity to high-fidelity samples. Empirically, we instantiate BONET using a causally masked Transformer and evaluate it on Design-Bench, where we rank the best on average, outperforming state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 科学や工学における多くの問題は、高次元空間上の高価なブラックボックス関数の最適化を伴う。 このようなブラックボックス最適化(BBO)問題に対して、オンライン機能評価の予算は小さく、事前トレーニングのための固定されたオフラインデータセットへのアクセスも少なくない。 以前のアプローチでは、オフラインデータを使用して関数やその逆を近似するが、データ分布からは程遠い精度では不十分である。 オフラインデータセットを用いた新しいブラックボックスオプティマイザを事前学習するための生成フレームワークBONETを提案する。 BONETでは、オフラインデータセットから派生した固定長軌道上で自己回帰モデルを訓練する。 低忠実度から高忠実度へのモノトニック遷移を展開する単純なヒューリスティックを用いて,オフラインデータから軌道を合成するサンプリング戦略を設計する。 実証的には、BONETを因果マスク付きトランスフォーマーを用いてインスタンス化し、Design-Benchで評価する。

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