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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10790v4
• Date: Thu, 19 Oct 2023 20:03:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 15:05:32.761639
• 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）: 50.75288243335385
• 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). To cope with stale data arising from 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 show in numerical experiments that ET-GP-UCB outperforms state-of-the-art algorithms on synthetic and real-world data and provide regret bounds for the proposed algorithm. The results demonstrate that ET-GP-UCB is readily applicable without prior knowledge on the rate of change.
• 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。 時間変化から生じる不安定なデータに対処するために、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。 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も優れており,提案アルゴリズムに後悔の意を与えることを示す。 その結果,ET-GP-UCBは変化率の事前知識なしで容易に適用可能であることがわかった。

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