論文の概要: Towards safe Bayesian optimization with Wiener kernel regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02253v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 16:43:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:54.113466
• Title: Towards safe Bayesian optimization with Wiener kernel regression
• Title（参考訳）: Wienerカーネル回帰を用いた安全なベイズ最適化に向けて
• Authors: Oleksii Molodchyk, Johannes Teutsch, Timm Faulwasser,
• Abstract要約: 本稿では、最近提案されたWienerカーネル回帰に基づいて、新しいエラー境界を提案する。 比較的穏やかな仮定の下では、提案された誤差境界は、文献に記録された境界よりも厳密であることを示す。 提案手法の有効性を示す数値的な例を挙げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License:
• Abstract: Bayesian Optimization (BO) is a data-driven strategy for minimizing/maximizing black-box functions based on probabilistic surrogate models. In the presence of safety constraints, the performance of BO crucially relies on tight probabilistic error bounds related to the uncertainty surrounding the surrogate model. For the case of Gaussian Process surrogates and Gaussian measurement noise, we present a novel error bound based on the recently proposed Wiener kernel regression. We prove that under rather mild assumptions, the proposed error bound is tighter than bounds previously documented in the literature which leads to enlarged safety regions. We draw upon a numerical example to demonstrate the efficacy of the proposed error bound in safe BO.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(英: Bayesian Optimization、BO)は、確率的サロゲートモデルに基づくブラックボックス関数の最小化と最大化のためのデータ駆動型戦略である。 安全制約が存在する場合、BOの性能は、サロゲートモデルを取り巻く不確実性に関連する厳密な確率的誤差境界に決定的に依存する。 ガウス過程サロゲートとガウス測度雑音の場合、最近提案されたウィナー核回帰に基づく新しい誤差を提示する。 比較的穏やかな仮定の下では、提案された誤差境界は、文献に記録された境界よりも厳密で、安全領域が拡大することを示している。 提案手法の有効性を示す数値的な例を挙げる。

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