論文の概要: Ensemble-based Hybrid Optimization of Bayesian Neural Networks and Traditional Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05456v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 06:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 07:23:33.647896
• Title: Ensemble-based Hybrid Optimization of Bayesian Neural Networks and Traditional Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークと従来の機械学習アルゴリズムのアンサンブルに基づくハイブリッド最適化
• Authors: Peiwen Tan
• Abstract要約: 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティング(GB)、サポートベクトルマシン(SVM)といった従来の機械学習アルゴリズムと相乗的に統合することにより、ベイズニューラルネットワーク(BNN)を最適化する新しい手法を提案する。 特徴積分は、ヘッセン行列の定常性や正定性を含む最適性に対する二階条件を強調することによってこれらの結果を固化する。 全体として、アンサンブル法は堅牢でアルゴリズム的に最適化されたアプローチとして際立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research introduces a novel methodology for optimizing Bayesian Neural Networks (BNNs) by synergistically integrating them with traditional machine learning algorithms such as Random Forests (RF), Gradient Boosting (GB), and Support Vector Machines (SVM). Feature integration solidifies these results by emphasizing the second-order conditions for optimality, including stationarity and positive definiteness of the Hessian matrix. Conversely, hyperparameter tuning indicates a subdued impact in improving Expected Improvement (EI), represented by EI(x). Overall, the ensemble method stands out as a robust, algorithmically optimized approach.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティング(GB)、サポートベクトルマシン(SVM)といった従来の機械学習アルゴリズムと相乗的に統合することにより、ベイズニューラルネットワーク(BNN)を最適化する新しい手法を提案する。 特徴積分は、ヘッセン行列の定常性や正定性を含む最適性に対する二階条件を強調することによってこれらの結果を固化する。 逆に、ハイパーパラメータチューニングは、EI(x)で表される期待された改善(EI)を改善するための抑制された影響を示している。 全体として、アンサンブル法は堅牢でアルゴリズム的に最適化されたアプローチである。

関連論文リスト

• Integrating Chaotic Evolutionary and Local Search Techniques in Decision Space for Enhanced Evolutionary Multi-Objective Optimization [1.8130068086063336]
  本稿では,SOMMOP(Single-Objective Multi-Modal Optimization)とMOO(Multi-Objective Optimization)の両方に焦点を当てる。 SOMMOPではニッチ技術とカオス進化を統合し,ガウス突然変異を併用したパーシスタンス・クラスタリングを行った。 MOOでは,これらの手法を不確実性に基づく選択,適応的チューニングを組み込んだ包括的フレームワークに拡張し,決定論的群集に半径(R)の概念を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T15:18:48Z)
• Bayesian Optimization for Hyperparameters Tuning in Neural Networks [0.0]
  ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) は、連続的な入力と限られた評価予算を持つブラックボックス関数に適した微分自由大域最適化手法である。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の強化を目的としたニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニングにおけるBOの適用について検討する。 実験結果から,BOは探索と利用のバランスを効果的に保ち,CNNアーキテクチャの最適設定に向けて急速に収束することが明らかとなった。 このアプローチは、ニューラルネットワークチューニングの自動化におけるBOの可能性を強調し、機械学習パイプラインの精度と計算効率の改善に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T09:23:24Z)
• Enhancing CNN Classification with Lamarckian Memetic Algorithms and Local Search [0.0]
  そこで本研究では,局所探索機能を組み込んだ2段階学習手法と集団最適化アルゴリズムを併用した新しい手法を提案する。 実験の結果,提案手法は最先端の勾配に基づく手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T17:31:15Z)
• Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
  条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。 本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z)
• Optimistic Optimisation of Composite Objective with Exponentiated Update [2.1700203922407493]
  このアルゴリズムは指数勾配と$p$-normアルゴリズムの組み合わせと解釈できる。 彼らはシーケンス依存の後悔の上界を達成し、スパース目標決定変数の最もよく知られた境界と一致する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T11:29:55Z)
• 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)
• ES-Based Jacobian Enables Faster Bilevel Optimization [53.675623215542515]
  バイレベル最適化(BO)は多くの現代の機械学習問題を解決する強力なツールとして生まれてきた。 既存の勾配法では、ヤコビアンあるいはヘッセンベクトル計算による二階微分近似が必要となる。 本稿では,進化戦略(ES)に基づく新しいBOアルゴリズムを提案し,BOの過勾配における応答ヤコビ行列を近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T19:36:50Z)
• Bilevel Optimization: Convergence Analysis and Enhanced Design [63.64636047748605]
  バイレベル最適化は多くの機械学習問題に対するツールである。 Stoc-BiO という新しい確率効率勾配推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T18:09:48Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Iterative Algorithm Induced Deep-Unfolding Neural Networks: Precoding Design for Multiuser MIMO Systems [59.804810122136345]
  本稿では,AIIDNN(ディープ・アンフォールディング・ニューラルネット)を一般化した,ディープ・アンフォールディングのためのフレームワークを提案する。 古典的重み付き最小二乗誤差(WMMSE)反復アルゴリズムの構造に基づく効率的なIAIDNNを提案する。 提案したIAIDNNは,計算複雑性を低減した反復WMMSEアルゴリズムの性能を効率よく向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T02:57:57Z)

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。