論文の概要: Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02213v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 19:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 22:09:30.971986
• Title: Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 複合ラテント宇宙ベイズ最適化
• Authors: Natalie Maus, Zhiyuan Jerry Lin, Maximilian Balandat, Eytan Bakshy,
• Abstract要約: 複合遅延空間ベイズ最適化(JoCo)について紹介する。 JoCoは、ニューラルネットワークエンコーダと確率モデルを共同でトレーニングし、高次元の入力空間と出力空間を、管理可能な潜在表現に適応的に圧縮する新しいフレームワークである。 これにより、圧縮された表現上で実行可能なBOが可能となり、JoCoは様々なシミュレートされた実世界の問題において、高次元BOにおける他の最先端の方法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.262166538890243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Optimization (BO) is a technique for sample-efficient black-box optimization that employs probabilistic models to identify promising input locations for evaluation. When dealing with composite-structured functions, such as f=g o h, evaluating a specific location x yields observations of both the final outcome f(x) = g(h(x)) as well as the intermediate output(s) h(x). Previous research has shown that integrating information from these intermediate outputs can enhance BO performance substantially. However, existing methods struggle if the outputs h(x) are high-dimensional. Many relevant problems fall into this setting, including in the context of generative AI, molecular design, or robotics. To effectively tackle these challenges, we introduce Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization (JoCo), a novel framework that jointly trains neural network encoders and probabilistic models to adaptively compress high-dimensional input and output spaces into manageable latent representations. This enables viable BO on these compressed representations, allowing JoCo to outperform other state-of-the-art methods in high-dimensional BO on a wide variety of simulated and real-world problems.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(英: Bayesian Optimization, BO)は、確率モデルを用いて予測可能な入力位置を推定する、サンプリング効率の良いブラックボックス最適化手法である。 f=g o h のような複合構造関数を扱うとき、特定の位置 x を評価すると、最終的な結果 f(x) = g(h(x)) と中間出力 h(x) の両方の観測結果が得られる。 従来の研究では、これらの中間出力からの情報の統合によりBO性能が大幅に向上することが示されている。 しかし、出力 h(x) が高次元である場合、既存の手法は困難である。 多くの関連する問題は、生成AI、分子設計、ロボット工学など、この設定に該当する。 これらの課題を効果的に解決するために,ニューラルネットワークエンコーダと確率モデルを協調的にトレーニングし,高次元入力空間と出力空間を適応的に制御可能な潜在表現に変換するJoCo(JoCo)を提案する。 これにより、圧縮された表現上で実行可能なBOが可能となり、JoCoは様々なシミュレートされた実世界の問題において、高次元BOにおける他の最先端の方法よりも優れている。

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