論文の概要: End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15930v4
• Date: Fri, 22 Dec 2023 09:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:45:12.279412
• Title: End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes
• Title（参考訳）: 変圧器ニューラルプロセスを用いたエンドツーエンドメタベイズ最適化
• Authors: Alexandre Maraval, Matthieu Zimmer, Antoine Grosnit, Haitham Bou Ammar
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.818579746354665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta-Bayesian optimisation (meta-BO) aims to improve the sample efficiency of Bayesian optimisation by leveraging data from related tasks. While previous methods successfully meta-learn either a surrogate model or an acquisition function independently, joint training of both components remains an open challenge. This paper proposes the first end-to-end differentiable meta-BO framework that generalises neural processes to learn acquisition functions via transformer architectures. We enable this end-to-end framework with reinforcement learning (RL) to tackle the lack of labelled acquisition data. Early on, we notice that training transformer-based neural processes from scratch with RL is challenging due to insufficient supervision, especially when rewards are sparse. We formalise this claim with a combinatorial analysis showing that the widely used notion of regret as a reward signal exhibits a logarithmic sparsity pattern in trajectory lengths. To tackle this problem, we augment the RL objective with an auxiliary task that guides part of the architecture to learn a valid probabilistic model as an inductive bias. We demonstrate that our method achieves state-of-the-art regret results against various baselines in experiments on standard hyperparameter optimisation tasks and also outperforms others in the real-world problems of mixed-integer programming tuning, antibody design, and logic synthesis for electronic design automation.
• Abstract（参考訳）: Meta-Bayesian optimization (Meta-BO)は、関連するタスクからのデータを活用することで、ベイズ最適化のサンプル効率を改善することを目的としている。 従来の手法はサロゲートモデルまたは獲得関数を独立にメタ学習することに成功したが、両コンポーネントの共同トレーニングは依然としてオープンな課題である。 本稿では、トランスフォーマーアーキテクチャを介して獲得関数を学ぶために、神経過程を一般化する最初のエンドツーエンドの微分可能メタボフレームワークを提案する。 強化学習(rl)を用いたこのエンドツーエンドフレームワークにより,ラベル付き取得データの欠如に対処できる。 初期の段階では、特に報酬が不足している場合、RLでスクラッチからトランスフォーマーベースのニューラルプロセスのトレーニングが困難であることに気付きました。 この主張を,報奨信号として広く用いられている後悔の概念が,軌道長の対数間隔パターンを示すことを示す組合せ解析で定式化した。 この問題に対処するため,アーキテクチャの一部を指導し,帰納的バイアスとして有効な確率モデルを学習する補助的なタスクでRLの目的を増強する。 提案手法は, 標準的なハイパーパラメータ最適化タスクの実験において, 様々なベースラインに対して, 最先端の後悔結果を達成するとともに, 混合整数プログラミングチューニング, 抗体設計, 電子設計自動化のための論理合成の現実的問題において, 他よりも優れていることを示す。

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