論文の概要: Enhancing Gaussian Process Surrogates for Optimization and Posterior Approximation via Random Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17037v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 10:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:48:58.201069
• Title: Enhancing Gaussian Process Surrogates for Optimization and Posterior Approximation via Random Exploration
• Title（参考訳）: ランダム探索による最適化と後近似のためのガウス過程サロゲートの強化
• Authors: Hwanwoo Kim, Daniel Sanz-Alonso,
• Abstract要約: ガウス過程シュロゲートモデルの精度を高めるために、ランダムな探索ステップに依存する新しいノイズフリーベイズ最適化戦略。 新しいアルゴリズムは、古典的なGP-UCBの実装の容易さを維持しているが、さらなる探索がそれらの収束を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.984929040246293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes novel noise-free Bayesian optimization strategies that rely on a random exploration step to enhance the accuracy of Gaussian process surrogate models. The new algorithms retain the ease of implementation of the classical GP-UCB algorithm, but the additional random exploration step accelerates their convergence, nearly achieving the optimal convergence rate. Furthermore, to facilitate Bayesian inference with an intractable likelihood, we propose to utilize optimization iterates for maximum a posteriori estimation to build a Gaussian process surrogate model for the unnormalized log-posterior density. We provide bounds for the Hellinger distance between the true and the approximate posterior distributions in terms of the number of design points. We demonstrate the effectiveness of our Bayesian optimization algorithms in non-convex benchmark objective functions, in a machine learning hyperparameter tuning problem, and in a black-box engineering design problem. The effectiveness of our posterior approximation approach is demonstrated in two Bayesian inference problems for parameters of dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウス過程サロゲートモデルの精度を高めるために,ランダムな探索ステップに依存する新しいノイズフリーベイズ最適化手法を提案する。 新しいアルゴリズムは、古典的なGP-UCBアルゴリズムの実装の容易さを保っているが、追加のランダム探索ステップは、その収束を加速し、最適収束率をほぼ達成する。 さらに, ベイズ推定の難易度を高めるために, 非正規化対数後続密度に対するガウス過程代理モデルを構築するために, 最大後続推定に最適化繰り返しを利用する方法を提案する。 我々は、設計点数の観点から、真と近似後部分布の間のヘルリンガー距離のバウンダリを提供する。 我々は,非凸ベンチマーク対象関数,機械学習ハイパーパラメータチューニング問題,ブラックボックスエンジニアリング設計問題においてベイズ最適化アルゴリズムの有効性を示す。 力学系のパラメータに対する2つのベイズ推論問題において, 後部近似法の有効性を実証した。

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