論文の概要: Joint Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02905v1
- Date: Thu, 6 Oct 2022 13:19:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 15:59:08.331895
- Title: Joint Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization
- Title（参考訳）: 多目的ベイズ最適化のための共同エントロピー探索
- Authors: Ben Tu, Axel Gandy, Nikolas Kantas, Behrang Shafei
- Abstract要約: 本稿では,統合エントロピー探索(Joint Entropy Search)と呼ばれるBOのための情報理論獲得関数を提案する。
本稿では, ハイパーボリュームとその重み付き変種の観点から, 合成および実世界の諸問題に対するこの新しいアプローチの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many real-world problems can be phrased as a multi-objective optimization
problem, where the goal is to identify the best set of compromises between the
competing objectives. Multi-objective Bayesian optimization (BO) is a sample
efficient strategy that can be deployed to solve these vector-valued
optimization problems where access is limited to a number of noisy objective
function evaluations. In this paper, we propose a novel information-theoretic
acquisition function for BO called Joint Entropy Search (JES), which considers
the joint information gain for the optimal set of inputs and outputs. We
present several analytical approximations to the JES acquisition function and
also introduce an extension to the batch setting. We showcase the effectiveness
of this new approach on a range of synthetic and real-world problems in terms
of the hypervolume and its weighted variants.
- Abstract（参考訳）: 多くの現実世界の問題は多目的最適化問題(multi-objective optimization problem)と呼ばれることがある。
マルチオブジェクトベイズ最適化 (BO) は,多くのノイズのある目的関数評価に制限されるベクトル値最適化問題を解くために,効率の良い手法である。
本稿では,JES(Joint Entropy Search)と呼ばれるBOのための新しい情報理論獲得関数を提案する。
我々は,jes取得関数に対する解析的近似をいくつか提示し,バッチ設定の拡張も導入する。
本稿では,超体積とその重み付き変種の観点から,合成問題および実世界問題に対するこの新しいアプローチの有効性を示す。
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