論文の概要: Systematic design space exploration by learning the explored space using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08249v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 21:51:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:33:47.730089
• Title: Systematic design space exploration by learning the explored space using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた探索空間学習によるシステム設計空間探索
• Authors: Avinash Kumar, Anish Kumar, Sumit Sharma, Surjeet Singh, Kumar Vardhan
• Abstract要約: 我々は、探索されていない領域から既に探索された領域やサンプルを追跡するために、最新の機械学習手法を用いて探索されたデータ空間の学習を利用する。 2次元ユークリッド空間において,本手法とその進行を実証するが,基礎となる手法は汎用的であるため,任意の次元に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.247268652296233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current practice in parameter space exploration in euclidean space is dominated by randomized sampling or design of experiment methods. The biggest issue with these methods is not keeping track of what part of parameter space has been explored and what has not. In this context, we utilize the geometric learning of explored data space using modern machine learning methods to keep track of already explored regions and samples from the regions that are unexplored. For this purpose, we use a modified version of a robust random-cut forest along with other heuristic-based approaches. We demonstrate our method and its progression in two-dimensional Euclidean space but it can be extended to any dimension since the underlying method is generic.
• Abstract（参考訳）: ユークリッド空間におけるパラメータ空間探索の現在の実践はランダム化サンプリングや実験手法の設計によって支配されている。 これらの方法の最大の問題は、パラメータ空間のどの部分が探索され、何が探索されていないかを追跡しないことである。 この文脈では、現代の機械学習手法を用いて探索されたデータ空間の幾何学的学習を利用して、未探索領域から既に探索済みの領域とサンプルを追跡する。 この目的のために、我々は、他のヒューリスティックなアプローチとともに、ロバストなランダムカット森林の修正版を使用する。 本手法と2次元ユークリッド空間におけるその進行を実演するが、基礎となる手法が一般的であるため任意の次元に拡張できる。

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