論文の概要: Batched Bayesian optimization with correlated candidate uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06333v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 20:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 06:19:07.041927
• Title: Batched Bayesian optimization with correlated candidate uncertainties
• Title（参考訳）: 相関候補不確実性を考慮したバッチベイズ最適化
• Authors: Jenna Fromer, Runzhong Wang, Mrunali Manjrekar, Austin Tripp, José Miguel Hernández-Lobato, Connor W. Coley,
• Abstract要約: 純粋に活用する qPO (multipoint of Optimality) による離散最適化のための獲得戦略を提案する。 本研究では, 大規模化学ライブラリのモデル誘導探索に適用し, バッチ化ベイズ最適化における最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.38372821900645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Batched Bayesian optimization (BO) can accelerate molecular design by efficiently identifying top-performing compounds from a large chemical library. Existing acquisition strategies for batch design in BO aim to balance exploration and exploitation. This often involves optimizing non-additive batch acquisition functions, necessitating approximation via myopic construction and/or diversity heuristics. In this work, we propose an acquisition strategy for discrete optimization that is motivated by pure exploitation, qPO (multipoint Probability of Optimality). qPO maximizes the probability that the batch includes the true optimum, which is expressible as the sum over individual acquisition scores and thereby circumvents the combinatorial challenge of optimizing a batch acquisition function. We differentiate the proposed strategy from parallel Thompson sampling and discuss how it implicitly captures diversity. Finally, we apply our method to the model-guided exploration of large chemical libraries and provide empirical evidence that it performs better than or on par with state-of-the-art methods in batched Bayesian optimization.
• Abstract（参考訳）: バッチベイズ最適化(BO)は、大きな化学ライブラリーから高い性能の化合物を効率的に同定することにより、分子設計を加速することができる。 BOにおけるバッチ設計のための既存の買収戦略は、探索とエクスプロイトのバランスをとることを目的としている。 これはしばしば、非付加的なバッチ取得関数を最適化し、心筋構築または/または多様性ヒューリスティックスによる近似を必要とする。 そこで本研究では,純粋に活用する qPO (multipoint Probability of Optimality) によって動機付けられた離散最適化の獲得戦略を提案する。 qPOは、バッチが真の最適値を含む確率を最大化し、これは個々の取得スコアの和として表されるので、バッチ取得関数を最適化する組合せ課題を回避できる。 提案手法を並列トンプソンサンプリングと区別し,多様性を暗黙的に捉える方法について論じる。 最後に,本手法を大規模化学ライブラリのモデル誘導探索に適用し,バッチ化ベイズ最適化における最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。

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