論文の概要: Prior-mean-assisted Bayesian optimization application on FRIB Front-End tunning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06400v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 18:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 17:15:54.662758
• Title: Prior-mean-assisted Bayesian optimization application on FRIB Front-End tunning
• Title（参考訳）: FRIBフロントエンドチューニングにおける事前平均ベイズ最適化
• Authors: Kilean Hwang, Tomofumi Maruta, Alexander Plastun, Kei Fukushima, Tong Zhang, Qiang Zhao, Peter Ostroumov, Yue Hao
• Abstract要約: 我々は、FRIBフロントエンドチューニングのためのBOの事前平均として、過去のデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークモデルを利用する。 本稿では、FRIBフロントエンドチューニングのためのBOの事前平均として、過去のデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークモデルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.78406085010957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian optimization~(BO) is often used for accelerator tuning due to its high sample efficiency. However, the computational scalability of training over large data-set can be problematic and the adoption of historical data in a computationally efficient way is not trivial. Here, we exploit a neural network model trained over historical data as a prior mean of BO for FRIB Front-End tuning.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化~(BO)は高いサンプル効率のために加速器チューニングによく用いられる。 しかし,大規模データセットに対するトレーニングの計算スケーラビリティには問題があり,計算効率のよい手法による履歴データの導入は容易ではない。 ここでは、FRIBフロントエンドチューニングのためのBOの事前平均として、過去のデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークモデルを利用する。

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