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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00610v3
• Date: Sun, 02 Feb 2025 08:31:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:04:24.196362
• Title: Diffusion-BBO: Diffusion-Based Inverse Modeling for Online Black-Box Optimization
• Title（参考訳）: Diffusion-BBO:オンライン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: オンラインブラックボックス最適化(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。 Inverse surrogate modelとして条件付き拡散モデルを利用するサンプル効率の高いオンラインBBOフレームワークであるDiffusion-BBOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.45482366024264
• License:
• Abstract: Online 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 such as Gaussian Processes (GPs) to learn a surrogate model for the unknown objective function, they struggle with steering clear of out-of-distribution and invalid designs in scientific discovery tasks. Recently, inverse modeling approaches that map the objective space to the design space with conditional diffusion models have demonstrated impressive capability in learning the data manifold. However, these approaches proceed in an offline fashion with pre-collected data. How to design inverse approaches for online BBO to actively query new data and improve the sample efficiency remains an open question. In this work, we propose Diffusion-BBO, a sample-efficient online BBO framework leveraging the conditional diffusion model as the inverse surrogate model. Diffusion-BBO employs a novel acquisition function Uncertainty-aware Exploration (UaE) to propose scores in the objective space for conditional sampling. We theoretically prove that Diffusion-BBO with UaE achieves a near-optimal solution for online BBO. We also empirically demonstrate that Diffusion-BBO with UaE outperforms existing online BBO baselines across 6 scientific discovery tasks.
• Abstract（参考訳）: オンラインブラックボックス最適化(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。 ガウス過程(GP)のような先進的なアプローチに焦点をあてて、未知の目的関数の代理モデルを学ぶ一方で、彼らは科学的な発見タスクにおける分布外および不正な設計の排除に苦慮している。 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、データ多様体を学習する際の印象的な能力を実証している。 しかし、これらのアプローチは事前に収集されたデータとともにオフラインで進行する。 オンラインBBOが新しいデータを積極的にクエリし、サンプル効率を改善するための逆アプローチを設計する方法は、未解決の問題である。 本研究では,逆代理モデルとして条件付き拡散モデルを活用する,サンプル効率の高いオンラインBBOフレームワークであるDiffusion-BBOを提案する。 Diffusion-BBOは、条件付きサンプリングのための目的空間におけるスコアを提案するために、新しい取得機能Uncertainty-aware Exploration(UaE)を採用している。 理論的には、オンラインBBOに対して、UaEを用いた拡散BBOがほぼ最適解であることを示す。 また,Diffusion-BBOとUaEは,既存のオンラインBBOベースラインを6つの科学的発見タスクで上回っていることを実証的に実証した。

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