論文の概要: Offline Stochastic Optimization of Black-Box Objective Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02089v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:20:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:23.659142
• Title: Offline Stochastic Optimization of Black-Box Objective Functions
• Title（参考訳）: ブラックボックス目的関数のオフライン確率最適化
• Authors: Juncheng Dong, Zihao Wu, Hamid Jafarkhani, Ali Pezeshki, Vahid Tarokh,
• Abstract要約: 複雑なブラックボックス関数の高価なアクティブクエリを避けるために、既存のデータを活用することが不可欠である。 ブラックボックスの目的と制御不能な不確実性の両方に対処するオフラインBBO(SOBBO)を導入する。 シミュレーション実験により,本手法が実環境と実環境の両方のタスクに与える影響を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.74033738624514
• License:
• Abstract: Many challenges in science and engineering, such as drug discovery and communication network design, involve optimizing complex and expensive black-box functions across vast search spaces. Thus, it is essential to leverage existing data to avoid costly active queries of these black-box functions. To this end, while Offline Black-Box Optimization (BBO) is effective for deterministic problems, it may fall short in capturing the stochasticity of real-world scenarios. To address this, we introduce Stochastic Offline BBO (SOBBO), which tackles both black-box objectives and uncontrolled uncertainties. We propose two solutions: for large-data regimes, a differentiable surrogate allows for gradient-based optimization, while for scarce-data regimes, we directly estimate gradients under conservative field constraints, improving robustness, convergence, and data efficiency. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our approach on both synthetic and real-world tasks.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見や通信ネットワーク設計のような科学と工学における多くの課題は、膨大な検索空間にわたって複雑で高価なブラックボックス機能を最適化することである。 したがって、これらのブラックボックス関数の高価なアクティブクエリを避けるために、既存のデータを活用することが不可欠である。 この目的のために、オフラインブラックボックス最適化(BBO)は決定論的問題に有効であるが、現実のシナリオの確率性を捉えるには不十分である。 これを解決するために,ブラックボックスの目的と制御不能な不確実性に対処するStochastic Offline BBO(SOBBO)を導入する。 大規模データレギュレーションでは、微分可能なサロゲートは勾配に基づく最適化を可能にするが、希少データレギュレーションでは、保守的なフィールド制約下での勾配を直接推定し、堅牢性、収束性、データ効率を向上する。 シミュレーション実験により,本手法が実環境と実環境の両方のタスクに与える影響を実証した。

関連論文リスト

• Offline Learning for Combinatorial Multi-armed Bandits [56.96242764723241]
  Off-CMABはCMABの最初のオフライン学習フレームワークである。 Off-CMABは悲観的な報酬推定と解法を組み合わせる。 合成および実世界のデータセットの実験は、CLCBの優れた性能を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T16:56:18Z)
• CAGES: Cost-Aware Gradient Entropy Search for Efficient Local Multi-Fidelity Bayesian Optimization [0.0]
  我々は,多要素ブラックボックス関数の局所BOのための新しいアルゴリズムであるCost-Aware Gradient Entropy Search (CAGES)を提案する。 我々は,CAGESが様々な合成およびベンチマークRL問題において,他の最先端手法と比較して,大幅な性能向上を達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:00:02Z)
• OTClean: Data Cleaning for Conditional Independence Violations using Optimal Transport [51.6416022358349]
  sysは、条件付き独立性(CI)制約下でのデータ修復に最適な輸送理論を利用するフレームワークである。 我々はSinkhornの行列スケーリングアルゴリズムにインスパイアされた反復アルゴリズムを開発し、高次元および大規模データを効率的に処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T18:23:55Z)
• Reinforced In-Context Black-Box Optimization [64.25546325063272]
  RIBBOは、オフラインデータからエンドツーエンドでBBOアルゴリズムを強化学習する手法である。 RIBBOは、複数の動作アルゴリズムとタスクによって生成される最適化履歴を学習するために、表現的なシーケンスモデルを使用している。 提案手法の中心となるのは,テキストレグレット・ツー・ゴートークンによる最適化履歴の増大である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T11:32:14Z)
• Large-Batch, Iteration-Efficient Neural Bayesian Design Optimization [37.339567743948955]
  本稿では,BOの限界に対処するための新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。 我々の重要な貢献は、高度にスケーラブルでサンプルベースの取得機能であり、非支配的な目的のソートを実行する。 我々は,ベイズ型ニューラルネットワークサロゲートと組み合わせることで,最小限の反復数でデータ集約環境に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:10:57Z)
• Bayesian Optimization for Macro Placement [48.55456716632735]
  本研究では,系列対上のベイズ最適化(BO)を用いた新しいマクロ配置法を提案する。 BOは確率的代理モデルと獲得関数を利用する機械学習技術である。 固定アウトラインマクロ配置問題に対して, 半周波線長目標を用いたアルゴリズムを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T06:17:06Z)
• JUMBO: Scalable Multi-task Bayesian Optimization using Offline Data [86.8949732640035]
  追加データをクエリすることで制限をサイドステップするMBOアルゴリズムであるJUMBOを提案する。 GP-UCBに類似した条件下では, 応答が得られないことを示す。 実世界の2つの最適化問題に対する既存手法に対する性能改善を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T05:03:38Z)
• Multi-Fidelity Bayesian Optimization via Deep Neural Networks [19.699020509495437]
  多くのアプリケーションでは、目的関数を複数の忠実度で評価することで、コストと精度のトレードオフを可能にする。 本稿では,DNN-MFBO(Deep Neural Network Multi-Fidelity Bayesian Optimization)を提案する。 本手法の利点は, 総合的なベンチマークデータセットと, 工学設計における実世界の応用の両方にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T23:28:40Z)
• Scalable Constrained Bayesian Optimization [10.820024633762596]
  ブラックボックス制約下での高次元ブラックボックス関数のグローバルな最適化は、機械学習、制御、科学コミュニティにおける普及的なタスクである。 本稿では,上記の課題を克服し,現状を推し進めるスケーラブルな制約付きベイズ最適化(SCBO)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T01:48:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。