論文の概要: TS-RSR: A provably efficient approach for batch bayesian optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04764v3
• Date: Thu, 2 May 2024 14:16:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:31:27.655368
• Title: TS-RSR: A provably efficient approach for batch bayesian optimization
• Title（参考訳）: TS-RSR:バッチベイズ最適化のための証明可能な効率的なアプローチ
• Authors: Zhaolin Ren, Na Li,
• Abstract要約: 本稿では,Phompson Smpling-Regret to Sigma Ratio Direct sampleという,バッチベイズ最適化(BO)の新しい手法を提案する。 我々のサンプリング目的は、各バッチで選択されたアクションを、ポイント間の冗長性を最小化する方法で調整することができる。 提案手法は, 難解な合成および現実的なテスト機能において, 最先端の性能を達成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.622871908358325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new approach for batch Bayesian Optimization (BO) called Thompson Sampling-Regret to Sigma Ratio directed sampling (TS-RSR), where we sample a new batch of actions by minimizing a Thompson Sampling approximation of a regret to uncertainty ratio. Our sampling objective is able to coordinate the actions chosen in each batch in a way that minimizes redundancy between points whilst focusing on points with high predictive means or high uncertainty. Theoretically, we provide rigorous convergence guarantees on our algorithm's regret, and numerically, we demonstrate that our method attains state-of-the-art performance on a range of challenging synthetic and realistic test functions, where it outperforms several competitive benchmark batch BO algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Thompson Smpling-Regret to Sigma Ratio Directed sample (TS-RSR) と呼ばれるバッチベイズ最適化(BO)の新しい手法を提案する。 我々のサンプリング目的は、高い予測手段や高い不確実性のある点に着目しながら、各バッチで選択されたアクションを、ポイント間の冗長性を最小限に抑えるように調整することができる。 理論的には、アルゴリズムの後悔に対する厳密な収束保証を提供し、数値的には、我々の手法が様々な難解な合成および現実的なテスト機能において最先端の性能を達成することを実証し、いくつかの競合ベンチマーク BO アルゴリズムより優れていることを示す。

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