論文の概要: Diff-BBO: Diffusion-Based Inverse Modeling for Black-Box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00610v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 09:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-05 03:34:08.732477
• Title: Diff-BBO: Diffusion-Based Inverse Modeling for Black-Box Optimization
• Title（参考訳）: Diff-BBO:ブラックボックス最適化のための拡散に基づく逆モデリング
• Authors: Dongxia Wu, Nikki Lijing Kuang, Ruijia Niu, Yi-An Ma, Rose Yu,
• Abstract要約: Black-box Optimization (BBO) は、ブラックボックスのオラクルをサンプル効率よく反復的にクエリすることで、目的関数を最適化することを目的としている。 対象空間を条件付き拡散モデルで設計空間にマッピングする最近の逆モデリング手法は、データ多様体を学習する際の印象的な能力を実証している。 オンラインBBO問題に対する拡散モデルを利用した逆アプローチであるDiff-BBOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.45482366024264
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• Abstract: Black-box optimization (BBO) aims to optimize an objective function by iteratively querying a black-box oracle in a sample-efficient way. While prior studies focus on forward approaches to learn surrogates for the unknown objective function, they struggle with steering clear of out-of-distribution and invalid inputs. Recently, inverse modeling approaches that map objective space to the design space with conditional diffusion models have demonstrated impressive capability in learning the data manifold. They have shown promising performance in offline BBO tasks. However, these approaches require a pre-collected dataset. How to design the acquisition function for inverse modeling to actively query new data remains an open question. In this work, we propose diffusion-based inverse modeling for black-box optimization (Diff-BBO), an inverse approach leveraging diffusion models for online BBO problem. Instead of proposing candidates in the design space, Diff-BBO employs a novel acquisition function Uncertainty-aware Exploration (UaE) to propose objective function values. Subsequently, we employ a conditional diffusion model to generate samples based on these proposed values within the design space. We demonstrate that using UaE results in optimal optimization outcomes, supported by both theoretical and empirical evidence.
• Abstract（参考訳）: Black-box Optimization (BBO) は、ブラックボックスのオラクルをサンプル効率よく反復的にクエリすることで、目的関数を最適化することを目的としている。 先行研究は、未知の目的関数のサロゲートを学習するための前方アプローチに焦点が当てられていたが、アウト・オブ・ディストリビューションと無効な入力の排除に苦慮していた。 近年、条件付き拡散モデルを用いて、対象空間を設計空間にマッピングする逆モデリング手法が、データ多様体の学習における印象的な能力を実証している。 彼らはオフラインのBBOタスクで有望なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのアプローチには事前コンパイルされたデータセットが必要である。 逆モデリングのための取得関数を設計して、新しいデータを積極的にクエリする方法は、未解決の問題である。 本研究では,オンラインBBO問題に対する拡散モデルを利用した逆手法であるブラックボックス最適化(Diff-BBO)の拡散に基づく逆モデリングを提案する。 設計分野の候補を提案する代わりに、Diff-BBOは、目的関数値を提案するために、新しい獲得関数 Uncertainty-aware Exploration (UaE) を採用する。 その後、設計空間内のこれらの提案値に基づいて、条件拡散モデルを用いてサンプルを生成する。 我々は,UaEを用いた場合,理論的および経験的証拠の両方が支持される最適な最適化結果が得られることを示した。

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