論文の概要: Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10790v3
• Date: Tue, 27 Jun 2023 14:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 18:04:59.971354
• Title: Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: イベントトリガー時変ベイズ最適化
• Authors: Paul Brunzema, Alexander von Rohr, Friedrich Solowjow, Sebastian Trimpe
• Abstract要約: ET-GP-UCBは最適化問題を静的として扱い、対象関数の変化をオンラインで検出し、データセットをリセットする。 ET-GP-UCBは, 合成および実世界のデータに対して, 最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.26772192227722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of sequentially optimizing a time-varying objective function using time-varying Bayesian optimization (TVBO). Here, the key challenge is the exploration-exploitation trade-off under time variations. Current approaches to TVBO require prior knowledge of a constant rate of change. However, in practice, the rate of change is usually unknown. We propose an event-triggered algorithm, ET-GP-UCB, that treats the optimization problem as static until it detects changes in the objective function online and then resets the dataset. This allows the algorithm to adapt to realized temporal changes without the need for prior knowledge. The event-trigger is based on probabilistic uniform error bounds used in Gaussian process regression. We provide regret bounds for ET-GP-UCB and show in numerical experiments that it outperforms state-of-the-art algorithms on synthetic and real-world data. Furthermore, these results demonstrate that ET-GP-UCB is readily applicable to various settings without tuning hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 時変ベイズ最適化(tvbo)を用いた時変目的関数の逐次最適化の問題を考える。 ここで重要な課題は、時間変動の下での探査・探査のトレードオフである。 現在のtvboへのアプローチでは、変化率の一定な事前知識が必要である。 しかし、実際には変化の度合いは通常不明である。 本稿では,目的関数のオンライン変更を検知してデータセットをリセットするまで,最適化問題を静的に扱うイベントトリガーアルゴリズムet-gp-ucbを提案する。 これにより、アルゴリズムは事前知識を必要とせずに、実現可能な時間変化に適応することができる。 イベントトリガーは、ガウス過程の回帰で使われる確率的一様誤差境界に基づいている。 我々は,et-gp-ucbに対する後悔の限度を与え,合成および実世界のデータに対する最先端アルゴリズムよりも優れていることを数値実験で示す。 さらに,これらの結果から,ET-GP-UCBはハイパーパラメータを調整せずに様々な設定に容易に適用可能であることが示された。

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