論文の概要: CBOL-Tuner: Classifier-pruned Bayesian optimization to explore temporally structured latent spaces for particle accelerator tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01748v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 17:43:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:26.619627
• Title: CBOL-Tuner: Classifier-pruned Bayesian optimization to explore temporally structured latent spaces for particle accelerator tuning
• Title（参考訳）: CBOL-Tuner: 分数分解されたベイズ最適化による粒子加速器チューニングのための時間的構造付き潜在空間の探索
• Authors: Mahindra Rautela, Alan Williams, Alexander Scheinker,
• Abstract要約: 本稿では,空間表現のための複合型畳み込み時間オートエンコーダ(AE)を提案する。 CBOLTuneは、複数の最適な設定を特定する上で、優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.348283638884425
• License:
• Abstract: Complex dynamical systems, such as particle accelerators, often require complicated and time-consuming tuning procedures for optimal performance. It may also be required that these procedures estimate the optimal system parameters, which govern the dynamics of a spatiotemporal beam -- this can be a high-dimensional optimization problem. To address this, we propose a Classifier-pruned Bayesian Optimization-based Latent space Tuner (CBOL-Tuner), a framework for efficient exploration within a temporally-structured latent space. The CBOL-Tuner integrates a convolutional variational autoencoder (CVAE) for latent space representation, a long short-term memory (LSTM) network for temporal dynamics, a dense neural network (DNN) for parameter estimation, and a classifier-pruned Bayesian optimizer (C-BO) to adaptively search and filter the latent space for optimal solutions. CBOL-Tuner demonstrates superior performance in identifying multiple optimal settings and outperforms alternative global optimization methods.
• Abstract（参考訳）: 粒子加速器のような複雑な力学系は、しばしば最適な性能のために複雑で時間を要するチューニング手順を必要とする。 これらの手順は、時空間ビームのダイナミクスを管理する最適系パラメーターを推定することが要求される。 そこで本稿では,時間的に構造化された潜在空間内を効率的に探索するフレームワークであるCBOL-Tunerを提案する。 CBOL-Tunerは、潜時空間表現のための畳み込み変分オートエンコーダ(CVAE)、時相力学のための長期短期メモリ(LSTM)ネットワーク、パラメータ推定のための高密度ニューラルネットワーク(DNN)、最適解のための潜時空間を適応的に探索・フィルタリングする分類器駆動型ベイズ最適化器(C-BO)を統合する。 CBOL-Tunerは、複数の最適設定を識別し、代替のグローバル最適化手法よりも優れた性能を示す。

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