論文の概要: Polynomial-Model-Based Optimization for Blackbox Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00663v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 14:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 01:57:25.367595
• Title: Polynomial-Model-Based Optimization for Blackbox Objectives
• Title（参考訳）: 多項式モデルに基づくブラックボックス対象の最適化
• Authors: Janina Schreiber and Damar Wicaksono and Michael Hecht
• Abstract要約: ブラックボックス最適化は、事前定義された目的関数が最小化されるようなシステムに対して最適なパラメータを求める。 PMBOは目的関数にサロゲートを合わせることで最小値を求める新しいブラックボックスである。 PMBOは、与えられた人工的解析関数のセットに対して、他の最先端のアルゴリズムとベンチマークされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a wide range of applications the structure of systems like Neural Networks or complex simulations, is unknown and approximation is costly or even impossible. Black-box optimization seeks to find optimal (hyper-) parameters for these systems such that a pre-defined objective function is minimized. Polynomial-Model-Based Optimization (PMBO) is a novel blackbox optimizer that finds the minimum by fitting a polynomial surrogate to the objective function. Motivated by Bayesian optimization the model is iteratively updated according to the acquisition function Expected Improvement, thus balancing the exploitation and exploration rate and providing an uncertainty estimate of the model. PMBO is benchmarked against other state-of-the-art algorithms for a given set of artificial, analytical functions. PMBO competes successfully with those algorithms and even outperforms all of them in some cases. As the results suggest, we believe PMBO is the pivotal choice for solving blackbox optimization tasks occurring in a wide range of disciplines.
• Abstract（参考訳）: 幅広い応用において、ニューラルネットワークや複雑なシミュレーションのようなシステムの構造は未知であり、近似はコストがかかるか不可能である。 ブラックボックス最適化は、事前定義された目的関数が最小化されるように、これらのシステムに対して最適な(ハイパー)パラメータを求める。 Polynomial-Model-Based Optimization (PMBO) は、多項式を目的関数に代入することで最小値を求める新しいブラックボックスオプティマイザである。 ベイズ最適化に動機づけられたモデルは、獲得関数の期待改善に従って反復的に更新され、利用率と探索率のバランスをとり、モデルの不確実性推定を提供する。 PMBOは、与えられた人工的解析関数のセットに対して、他の最先端アルゴリズムと比較される。 PMBOはこれらのアルゴリズムとうまく競合し、場合によってはそのすべてを上回っている。 結果から,PMBOはブラックボックス最適化タスクを幅広い分野において解く上で重要な選択肢であると考えられる。

関連論文リスト

• PMBO: Enhancing Black-Box Optimization through Multivariate Polynomial Surrogates [0.0]
  我々は、PMBO(Polynomial-based Optimization)と呼ばれるサロゲートベースのブラックボックス最適化手法を導入する。 PMBOの性能を解析的テスト関数の集合に対するいくつかの最適化手法と比較する。 興味深いことに、PMBOは最先端の進化アルゴリズムと互換性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T10:21:21Z)
• End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under Uncertainty [55.04219793298687]
  機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。 本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。 この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z)
• Poisson Process for Bayesian Optimization [126.51200593377739]
  本稿では、Poissonプロセスに基づくランキングベースの代理モデルを提案し、Poisson Process Bayesian Optimization(PoPBO)と呼ばれる効率的なBOフレームワークを提案する。 従来のGP-BO法と比較すると,PoPBOはコストが低く,騒音に対する堅牢性も良好であり,十分な実験により検証できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T02:54:50Z)
• Model-based Causal Bayesian Optimization [78.120734120667]
  モデルに基づく因果ベイズ最適化(MCBO)を提案する。 MCBOは介入と逆のペアをモデリングするのではなく、完全なシステムモデルを学ぶ。 標準的なベイズ最適化とは異なり、我々の取得関数は閉形式では評価できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T14:28:21Z)
• Tree ensemble kernels for Bayesian optimization with known constraints over mixed-feature spaces [54.58348769621782]
  木アンサンブルはアルゴリズムチューニングやニューラルアーキテクチャ検索といったブラックボックス最適化タスクに適している。 ブラックボックス最適化にツリーアンサンブルを使うことの2つのよく知られた課題は、探索のためのモデル不確実性を効果的に定量化し、また、 (ii) ピースワイドな定値取得関数を最適化することである。 我々のフレームワークは、連続/離散的機能に対する非拘束ブラックボックス最適化のための最先端の手法と同様に、混合変数の特徴空間と既知の入力制約を組み合わせた問題の競合する手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T16:59:37Z)
• Approximate Bayesian Optimisation for Neural Networks [6.921210544516486]
  モデル選択の重要性を強調するために、機械学習アルゴリズムを自動化するための一連の作業が行われた。 理想主義的な方法で解析的トラクタビリティと計算可能性を解決する必要性は、効率と適用性を確保することを可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T19:03:32Z)
• Conservative Objective Models for Effective Offline Model-Based Optimization [78.19085445065845]
  計算設計の問題は、合成生物学からコンピュータアーキテクチャまで、様々な場面で発生している。 本研究では,分布外入力に対する接地的目標の実際の値を低くする目的関数のモデルを学習する手法を提案する。 COMは、様々なMBO問題に対して、既存のメソッドの実装と性能の面では単純である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T17:55:28Z)
• Bayesian Optimisation for Constrained Problems [0.0]
  本稿では,制約を扱える知恵グラディエント獲得関数の新たな変種を提案する。 我々は、このアルゴリズムを、他の4つの最先端制約されたベイズ最適化アルゴリズムと比較し、その優れた性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T15:43:09Z)
• Meta Learning Black-Box Population-Based Optimizers [0.0]
  人口ベースのブラックボックス一般化を推論するメタラーニングの利用を提案する。 メタロス関数は,学習アルゴリズムが検索動作を変更することを促進し,新たなコンテキストに容易に適合できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T08:13:25Z)
• Global Optimization of Gaussian processes [52.77024349608834]
  少数のデータポイントで学習したガウス過程を訓練した空間定式化を提案する。 このアプローチはまた、より小さく、計算的にもより安価なサブソルバを低いバウンディングに導く。 提案手法の順序の順序による時間収束を,総じて低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T20:59:11Z)
• Parallel Predictive Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization with Constraints [0.0]
  実世界の問題は、しばしば複数の制約の下で複数の目的を最適化する。 本稿では,ブラックボックス関数の同時最適化のための情報ベースバッチ手法であるPESMOCを紹介する。 繰り返して、PESMOCはブラックボックスを評価するための入力場所のバッチを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T17:37:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。