Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design

論文の概要: Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07709v2
Date: Thu, 25 Jul 2024 14:17:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 18:47:24.513851
Title: Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design
Title（参考訳）: 分子設計のためのベイズ最適化における共通問題の診断と修正
Authors: Austin Tripp, José Miguel Hernández-Lobato,
Abstract要約: 分子設計のためのPMOベンチマークにおいて,基本的なBO設定でも高い総合性能が得られることを示す。これらの結果から,BOは分子群集における機械学習のさらなる注目の恩恵を受ける可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.27376893104431
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bayesian optimization (BO) is a principled approach to molecular design tasks. In this paper we explain three pitfalls of BO which can cause poor empirical performance: an incorrect prior width, over-smoothing, and inadequate acquisition function maximization. We show that with these issues addressed, even a basic BO setup is able to achieve the highest overall performance on the PMO benchmark for molecule design (Gao et al 2022). These results suggest that BO may benefit from more attention in the machine learning for molecules community.
Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(英: Bayesian Optimization、BO)は、分子設計の課題に対する原理的なアプローチである。本稿では,不正確な先行幅,過度な平滑化,不適切な獲得関数の最大化という,経験的性能の低下を引き起こすBOの落とし穴を3つ説明する。これらの課題に対処することで,分子設計のためのPMOベンチマーク(Gao et al 2022)において,基本的なBO設定でも高い性能を達成できることが示される(Gao et al 2022)。これらの結果から,BOは分子群集における機械学習のさらなる注目の恩恵を受ける可能性が示唆された。

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