論文の概要: NUBO: A Transparent Python Package for Bayesian Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06709v1
- Date: Thu, 11 May 2023 10:34:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 15:10:49.198907
- Title: NUBO: A Transparent Python Package for Bayesian Optimisation
- Title（参考訳）: NUBO:ベイズ最適化のための透過的なPythonパッケージ
- Authors: Mike Diessner, Kevin Wilson, Richard D. Whalley
- Abstract要約: NUBOはブラックボックス関数の最適化のためのフレームワークである。
あらゆる分野の研究者が容易にアクセスできるように設計されている。
連続的な単一点、並列多点、および有界、制約付きおよび/または混合(離散および連続)パラメータ入力空間の非同期最適化をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: NUBO, short for Newcastle University Bayesian Optimisation, is a Bayesian
optimisation framework for the optimisation of expensive-to-evaluate black-box
functions, such as physical experiments and computer simulators. Bayesian
optimisation is a cost-efficient optimisation strategy that uses surrogate
modelling via Gaussian processes to represent an objective function and
acquisition functions to guide the selection of candidate points to approximate
the global optimum of the objective function. NUBO itself focuses on
transparency and user experience to make Bayesian optimisation easily
accessible to researchers from all disciplines. Clean and understandable code,
precise references, and thorough documentation ensure transparency, while user
experience is ensured by a modular and flexible design, easy-to-write syntax,
and careful selection of Bayesian optimisation algorithms. NUBO allows users to
tailor Bayesian optimisation to their specific problem by writing the
optimisation loop themselves using the provided building blocks. It supports
sequential single-point, parallel multi-point, and asynchronous optimisation of
bounded, constrained, and/or mixed (discrete and continuous) parameter input
spaces. Only algorithms and methods that are extensively tested and validated
to perform well are included in NUBO. This ensures that the package remains
compact and does not overwhelm the user with an unnecessarily large number of
options. The package is written in Python but does not require expert knowledge
of Python to optimise your simulators and experiments. NUBO is distributed as
open-source software under the BSD 3-Clause licence.
- Abstract（参考訳）: NUBO(ニューカッスル大学ベイズ最適化、英: Newcastle University Bayesian Optimisation)は、物理実験やコンピュータシミュレータなどの高価なブラックボックス関数の最適化のためのベイズ最適化フレームワークである。
ベイズ最適化 (Bayesian optimization) は、ガウス過程による代理モデリングを用いて目的関数と獲得関数を表現し、対象関数の大域的最適を近似するために候補点の選択を導くコスト効率のよい最適化戦略である。
NUBO自体は透明性とユーザエクスペリエンスを重視しており、ベイズ最適化をあらゆる分野の研究者が容易に利用できるようにしている。
クリーンで理解可能なコード、正確な参照、詳細なドキュメントは透明性を保証する一方で、ユーザエクスペリエンスはモジュール化されたフレキシブルな設計、書きやすい構文、ベイズ最適化アルゴリズムの慎重に選択によって保証される。
NUBOは、提供されたビルディングブロックを使用して最適化ループを自身で書くことで、ベイズ最適化を特定の問題に合わせることができる。
連続的な単一点、並列多点、および有界、制約付きおよび/または混合(離散および連続)パラメータ入力空間の非同期最適化をサポートする。
正常に動作するために広範囲にテストされ、検証されるアルゴリズムとメソッドのみがNUBOに含まれている。
これにより、パッケージがコンパクトで、不要な数のオプションでユーザを圧倒しないことが保証される。
パッケージはPythonで書かれているが、シミュレータと実験を最適化するためにPythonのエキスパート知識を必要としない。
NUBOはBSD 3-Clauseライセンスの下でオープンソースソフトウェアとして配布されている。
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