論文の概要: Bounce: Reliable High-Dimensional Bayesian Optimization for Combinatorial and Mixed Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00618v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 15:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:57:10.499112
• Title: Bounce: Reliable High-Dimensional Bayesian Optimization for Combinatorial and Mixed Spaces
• Title（参考訳）: Bounce: 組合せ空間と混合空間の信頼性の高い高次元ベイズ最適化
• Authors: Leonard Papenmeier, Luigi Nardi, Matthias Poloczek,
• Abstract要約: 高次元ブラックボックス関数は、混合空間と入力空間で最適化する必要がある。 バウンス(英: Bounce)は、様々な変数型の写像を次元が増加するネスト埋め込みに頼った新しいアルゴリズムである。 実験によると、バウンスは様々な高次元問題に対して最先端のパフォーマンスを達成し、しばしば改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.07879230384311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Impactful applications such as materials discovery, hardware design, neural architecture search, or portfolio optimization require optimizing high-dimensional black-box functions with mixed and combinatorial input spaces. While Bayesian optimization has recently made significant progress in solving such problems, an in-depth analysis reveals that the current state-of-the-art methods are not reliable. Their performances degrade substantially when the unknown optima of the function do not have a certain structure. To fill the need for a reliable algorithm for combinatorial and mixed spaces, this paper proposes Bounce that relies on a novel map of various variable types into nested embeddings of increasing dimensionality. Comprehensive experiments show that Bounce reliably achieves and often even improves upon state-of-the-art performance on a variety of high-dimensional problems.
• Abstract（参考訳）: 材料発見、ハードウェア設計、ニューラルアーキテクチャ探索、ポートフォリオ最適化といった影響のあるアプリケーションでは、混合入力空間と組合せ入力空間で高次元のブラックボックス関数を最適化する必要がある。 ベイズ最適化は近年,そのような問題を解く上で大きな進歩を遂げている。 それらの性能は、関数の未知の最適度が特定の構造を持っていない場合に著しく低下する。 組合せ空間と混合空間に対する信頼性のあるアルゴリズムの必要性を補うために,様々な変数型の新しい写像を次元が増大する入れ子埋め込みに頼ったバウンスを提案する。 総合的な実験により、バウンスは様々な高次元問題に対する最先端の性能を確実に達成し、しばしば改善することを示した。

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