論文の概要: Combining Multi-Fidelity Modelling and Asynchronous Batch Bayesian
Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06149v1
- Date: Fri, 11 Nov 2022 12:02:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 15:56:21.546493
- Title: Combining Multi-Fidelity Modelling and Asynchronous Batch Bayesian
Optimization
- Title(参考訳): 多要素モデルと非同期バッチベイズ最適化の組み合わせ
- Authors: Jose Pablo Folch, Robert M Lee, Behrang Shafei, David Walz, Calvin
Tsay, Mark van der Wilk, Ruth Misener
- Abstract要約: 本稿では,マルチ忠実度と非同期バッチ手法を組み合わせたアルゴリズムを提案する。
本研究では,アルゴリズムの動作を実証的に研究し,単一忠実度バッチ法や複数忠実度シーケンシャル法より優れていることを示す。
そこで本研究では,コインセルを用いた実験により,ポーチセルの電極材料を最適性能に設計し,バッテリ性能を近似する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.29946890434873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian Optimization is a useful tool for experiment design. Unfortunately,
the classical, sequential setting of Bayesian Optimization does not translate
well into laboratory experiments, for instance battery design, where
measurements may come from different sources and their evaluations may require
significant waiting times. Multi-fidelity Bayesian Optimization addresses the
setting with measurements from different sources. Asynchronous batch Bayesian
Optimization provides a framework to select new experiments before the results
of the prior experiments are revealed. This paper proposes an algorithm
combining multi-fidelity and asynchronous batch methods. We empirically study
the algorithm behavior, and show it can outperform single-fidelity batch
methods and multi-fidelity sequential methods. As an application, we consider
designing electrode materials for optimal performance in pouch cells using
experiments with coin cells to approximate battery performance.
- Abstract(参考訳): ベイズ最適化は実験設計に有用なツールである。
不幸なことに、ベイズ最適化の古典的で逐次的な設定は、例えばバッテリー設計のような実験にうまく変換されない。
マルチフィデリティベイズ最適化は、異なるソースからの測定で設定に対処する。
非同期バッチベイズ最適化は、以前の実験の結果が明らかになる前に新しい実験を選択するためのフレームワークを提供する。
本稿では,マルチフィデリティ法と非同期バッチ法を組み合わせたアルゴリズムを提案する。
本研究では,アルゴリズムの振る舞いを実験的に検討し,単一忠実度バッチ法や複数忠実度シーケンシャル法よりも優れることを示す。
本研究では, コインセルを用いた実験により, ポーチセルの電極材料を最適性能に設計し, 電池性能を近似する。
関連論文リスト
- Batched Bayesian optimization with correlated candidate uncertainties [44.38372821900645]
純粋に活用する qPO (multipoint of Optimality) による離散最適化のための獲得戦略を提案する。
本研究では, 大規模化学ライブラリのモデル誘導探索に適用し, バッチ化ベイズ最適化における最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T20:13:12Z) - Pessimistic asynchronous sampling in high-cost Bayesian optimization [0.0]
非同期ベイズ最適化(英: Asynchronous Bayesian optimization)は実験系と解離系の並列動作を可能にする手法である。
悲観的な非同期ポリシーは、等価なシリアルポリシーよりもはるかに少ない実験で最適な実験条件に達した。
この研究で示された悲観的アルゴリズムは、より高速なサンプリングレートを考慮せずに、より効率的なアルゴリズム駆動による高コスト実験空間の最適化をもたらす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T16:35:27Z) - Optimal Initialization of Batch Bayesian Optimization [0.0]
ランダムサンプリングではなく、最適化によりバッチを設計するバッチ設計獲得関数を提案する。
MTVは、設定の全体にわたって統合された品質評価後の見積もりのばらつきを最小限にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-27T20:16:58Z) - Enhanced Bayesian Optimization via Preferential Modeling of Abstract
Properties [49.351577714596544]
本研究では,非測定抽象特性に関する専門家の嗜好を代理モデルに組み込むための,人間とAIの協調型ベイズフレームワークを提案する。
優先判断において、誤った/誤解を招く専門家バイアスを処理できる効率的な戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T09:23:13Z) - Surrogate modeling for Bayesian optimization beyond a single Gaussian
process [62.294228304646516]
本稿では,探索空間の活用と探索のバランスをとるための新しいベイズ代理モデルを提案する。
拡張性のある関数サンプリングを実現するため、GPモデル毎にランダムな特徴ベースのカーネル近似を利用する。
提案した EGP-TS を大域的最適に収束させるため,ベイズ的後悔の概念に基づいて解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T16:43:10Z) - Towards Learning Universal Hyperparameter Optimizers with Transformers [57.35920571605559]
我々は,テキストベースのトランスフォーマーHPOフレームワークであるOptFormerを紹介した。
実験の結果,OptFormerは少なくとも7種類のHPOアルゴリズムを模倣できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T12:51:32Z) - Optimizer Amalgamation [124.33523126363728]
私たちは、Amalgamationという新しい問題の研究を動機付けています。"Teacher"アマルガメーションのプールを、より強力な問題固有のパフォーマンスを持つ単一の"学生"にどのように組み合わせるべきなのでしょうか?
まず、勾配降下による解析のプールをアマルガメートする3つの異なるメカニズムを定義する。
また, プロセスの分散を低減するため, 目標を摂動させることでプロセスの安定化を図る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-12T16:07:57Z) - SnAKe: Bayesian Optimization with Pathwise Exploration [9.807656882149319]
本稿では,イテレーション間の大きな入力変更を行う場合,関数評価のコストが大幅に増大する,という新しい設定について考察する。
本稿では,この問題を考察し,適応接続サンプルを用いた逐次ベイズ最適化(SnAKe)を導入する。
将来のクエリを考慮し、入力コストを最小限に抑える最適化パスをプリエンプティブに構築することで、ソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T19:42:56Z) - Constrained multi-objective optimization of process design parameters in
settings with scarce data: an application to adhesive bonding [48.7576911714538]
接着プロセスに最適なプロセスパラメータを見つけることは困難である。
遺伝的アルゴリズムのような伝統的な進化的アプローチは、その問題を解決するのに不適である。
本研究では,目的関数と制約関数をエミュレートするために,特定の機械学習手法をうまく応用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T10:14:39Z) - Incorporating Expert Prior Knowledge into Experimental Design via
Posterior Sampling [58.56638141701966]
実験者は、グローバルな最適な場所に関する知識を得ることができる。
グローバル最適化に関する専門家の事前知識をベイズ最適化に組み込む方法は不明である。
効率の良いベイズ最適化手法は、大域的最適の後方分布の後方サンプリングによって提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T01:57:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。