論文の概要: Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11917v2
• Date: Wed, 14 Aug 2024 14:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 17:26:11.321752
• Title: Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
• Title（参考訳）: ワッサーシュタイン空間における生成モデルによるブラックボックス関数のグローバル最適化
• Authors: Tigran Ramazyan, Mikhail Hushchyn, Denis Derkach,
• Abstract要約: ブラックボックスシミュレータの最適化はシミュレータや高次元では困難である。 我々は、パラメータ空間全体のブラックボックス応答をモデル化するために、深い生成的サロゲートアプローチを用いる。 次に、この知識を活用して、ワッサーシュタイン距離に基づいて提案された不確実性を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28675177318965045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new uncertainty estimator for gradient-free optimisation of black-box simulators using deep generative surrogate models. Optimisation of these simulators is especially challenging for stochastic simulators and higher dimensions. To address these issues, we utilise a deep generative surrogate approach to model the black box response for the entire parameter space. We then leverage this knowledge to estimate the proposed uncertainty based on the Wasserstein distance - the Wasserstein uncertainty. This approach is employed in a posterior agnostic gradient-free optimisation algorithm that minimises regret over the entire parameter space. A series of tests were conducted to demonstrate that our method is more robust to the shape of both the black box function and the stochastic response of the black box than state-of-the-art methods, such as efficient global optimisation with a deep Gaussian process surrogate.
• Abstract（参考訳）: 深部生成代理モデルを用いたブラックボックスシミュレータの勾配自由度最適化のための新しい不確実性推定器を提案する。 これらのシミュレータの最適化は特に確率的シミュレータや高次元のシミュレータでは困難である。 これらの問題に対処するために、パラメータ空間全体のブラックボックス応答をモデル化するために、深い生成的サロゲートアプローチを利用する。 この知識を利用して、ワッサーシュタイン距離、すなわちワッサーシュタインの不確実性に基づいて提案された不確かさを推定する。 このアプローチは、パラメータ空間全体の後悔を最小限に抑える、後続の非依存勾配自由最適化アルゴリズムに採用されている。 提案手法は,最先端の手法よりもブラックボックス関数とブラックボックスの確率的応答の双方の形状に対して,より堅牢であることを示すための一連の実験を行った。

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