論文の概要: Are Random Decompositions all we need in High Dimensional Bayesian Optimisation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12844v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 12:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 14:50:03.451393
• Title: Are Random Decompositions all we need in High Dimensional Bayesian Optimisation?
• Title（参考訳）: ランダム分解は高次元ベイズ最適化に必要なすべてか?
• Authors: Juliusz Ziomek, Haitham Bou-Ammar
• Abstract要約: グローバルに保持されていない局所的な分解に対して,データ駆動による分解学習者が容易に誤認できることが判明した。 木をベースとした無作為分解サンプリング装置は、ブラックボックスとそのサロゲート間の最大情報ゲインと機能ミスマッチを効果的にトレードオフする理論的保証を示す。 これらの結果は、(ほぼ)プラグ・アンド・プレイの実装が容易な乱分解上信頼結合アルゴリズム(RDUCB)の開発を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.31133019086586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning decompositions of expensive-to-evaluate black-box functions promises to scale Bayesian optimisation (BO) to high-dimensional problems. However, the success of these techniques depends on finding proper decompositions that accurately represent the black-box. While previous works learn those decompositions based on data, we investigate data-independent decomposition sampling rules in this paper. We find that data-driven learners of decompositions can be easily misled towards local decompositions that do not hold globally across the search space. Then, we formally show that a random tree-based decomposition sampler exhibits favourable theoretical guarantees that effectively trade off maximal information gain and functional mismatch between the actual black-box and its surrogate as provided by the decomposition. Those results motivate the development of the random decomposition upper-confidence bound algorithm (RDUCB) that is straightforward to implement - (almost) plug-and-play - and, surprisingly, yields significant empirical gains compared to the previous state-of-the-art on a comprehensive set of benchmarks. We also confirm the plug-and-play nature of our modelling component by integrating our method with HEBO, showing improved practical gains in the highest dimensional tasks from Bayesmark.
• Abstract（参考訳）: 高価なブラックボックス関数の学習分解は、ベイズ最適化(BO)を高次元問題に拡張することを約束する。 しかし、これらの手法の成功はブラックボックスを正確に表現する適切な分解を見つけることに依存する。 先行研究はデータに基づいてこれらの分解を学習する一方で,本論文ではデータ非依存分解サンプリングルールについて検討する。 探索空間全体にわたって保持されない局所的な分解に対して,データ駆動型分解学習者が容易に誤解されることが判明した。 そして, 木をベースとした無作為な分解サンプリングは, 分解によって提供されるブラックボックスとサロゲート間の最大情報ゲインと機能的ミスマッチを効果的に除去する理論的保証を示す。 これらの結果は、(ほぼ)プラグ・アンド・プレイの実装が容易なランダム分解上信頼結合アルゴリズム(RDUCB)の開発を動機付け、驚くべきことに、包括的なベンチマークの以前の状態と比較して、大きな経験的利益をもたらす。 また,本手法をHEBOと統合することにより,モデルコンポーネントのプラグアンドプレイ性を確認し,ベイズマルクの高次元タスクにおける実用性の向上を示した。

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