論文の概要: Random Exploration in Bayesian Optimization: Order-Optimal Regret and Computational Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15351v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 20:30:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 21:43:14.674515
• Title: Random Exploration in Bayesian Optimization: Order-Optimal Regret and Computational Efficiency
• Title（参考訳）: ベイズ最適化におけるランダム探索:順序最適回帰と計算効率
• Authors: Sudeep Salgia, Sattar Vakili, Qing Zhao
• Abstract要約: 本研究では,分布から引き出されたランダムサンプルを用いて領域を探索する手法について検討する。 このランダム探索手法が最適誤差率を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.17090625880964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider Bayesian optimization using Gaussian Process models, also referred to as kernel-based bandit optimization. We study the methodology of exploring the domain using random samples drawn from a distribution. We show that this random exploration approach achieves the optimal error rates. Our analysis is based on novel concentration bounds in an infinite dimensional Hilbert space established in this work, which may be of independent interest. We further develop an algorithm based on random exploration with domain shrinking and establish its order-optimal regret guarantees under both noise-free and noisy settings. In the noise-free setting, our analysis closes the existing gap in regret performance and thereby resolves a COLT open problem. The proposed algorithm also enjoys a computational advantage over prevailing methods due to the random exploration that obviates the expensive optimization of a non-convex acquisition function for choosing the query points at each iteration.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程モデルを用いたベイズ最適化をカーネルベース帯域最適化と呼ぶ。 本研究では,分布から引き出されたランダムサンプルを用いて領域を探索する手法について検討する。 このランダム探索手法が最適誤差率を達成することを示す。 我々の解析は、この研究で確立された無限次元ヒルベルト空間における新しい濃度境界に基づいている。 さらに,領域縮小を伴うランダム探索に基づくアルゴリズムを開発し,ノイズのない環境と雑音環境の両方において,そのオーダー・オプティマイト保証を確立する。 ノイズフリー環境では,既存の残響性能のギャップを解消し,COLT開放問題を解消する。 提案アルゴリズムは,反復毎にクエリポイントを選択するために,非凸取得関数の高価な最適化を回避したランダム探索により,一般的な手法よりも計算上の優位性を持つ。

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