論文の概要: Indirect Query Bayesian Optimization with Integrated Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13559v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:20:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:42.322845
• Title: Indirect Query Bayesian Optimization with Integrated Feedback
• Title（参考訳）: 統合フィードバックを用いた間接クエリベイズ最適化
• Authors: Mengyan Zhang, Shahine Bouabid, Cheng Soon Ong, Seth Flaxman, Dino Sejdinovic,
• Abstract要約: 我々は,未知関数の条件付き期待値$f$を最適化することで,統合されたフィードバックが与えられるような,ベイズ最適化の新たなクラスを開発する。 目的は、条件分布によって変換された空間を適応的にクエリし、観察することで、$f$のグローバルな最適値を見つけることである。 これは、プライバシ、ハードウェア、計算上の制約による直接的なフィードバックにアクセスできない現実世界のアプリケーションによって動機付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.66813850517961
• License:
• Abstract: We develop the framework of Indirect Query Bayesian Optimization (IQBO), a new class of Bayesian optimization problems where the integrated feedback is given via a conditional expectation of the unknown function $f$ to be optimized. The underlying conditional distribution can be unknown and learned from data. The goal is to find the global optimum of $f$ by adaptively querying and observing in the space transformed by the conditional distribution. This is motivated by real-world applications where one cannot access direct feedback due to privacy, hardware or computational constraints. We propose the Conditional Max-Value Entropy Search (CMES) acquisition function to address this novel setting, and propose a hierarchical search algorithm to address the multi-resolution setting and improve the computational efficiency. We show regret bounds for our proposed methods and demonstrate the effectiveness of our approaches on simulated optimization tasks.
• Abstract（参考訳）: Indirect Query Bayesian Optimization (IQBO) のフレームワークを開発した。これはベイズ最適化の新たなクラスで、未知関数の$f$を最適化するために条件付き期待をすることで、統合されたフィードバックが与えられる。 基礎となる条件分布は未知であり、データから学習することができる。 目的は、条件分布によって変換された空間を適応的にクエリし、観察することで、$f$のグローバルな最適値を見つけることである。 これは、プライバシ、ハードウェア、計算上の制約による直接的なフィードバックにアクセスできない現実世界のアプリケーションによって動機付けられている。 本稿では,この新しい設定に対応するための条件付き最大値エントロピー探索(CMES)取得関数を提案し,マルチ解像度設定に対処し,計算効率を向上させる階層探索アルゴリズムを提案する。 提案手法に対する後悔の限界を示し、シミュレーション最適化タスクにおける提案手法の有効性を実証する。

関連論文リスト

• Localized Zeroth-Order Prompt Optimization [54.964765668688806]
  そこで我々は,ZOPO(Localized zeroth-order prompt optimization)という新しいアルゴリズムを提案する。 ZOPOはニューラル・タンジェント・カーネルをベースとしたガウス法を標準ゼロ階次最適化に取り入れ、高速な局所最適探索を高速化する。 注目すべきは、ZOPOは最適化性能とクエリ効率の両方の観点から、既存のベースラインを上回っていることだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T14:18:15Z)
• Learning Regions of Interest for Bayesian Optimization with Adaptive Level-Set Estimation [84.0621253654014]
  本稿では,高信頼領域を適応的にフィルタするBALLETというフレームワークを提案する。 理論的には、BALLETは探索空間を効率的に縮小することができ、標準BOよりも厳密な後悔を示すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T09:45:47Z)
• Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
  統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。 まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。 次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T04:43:58Z)
• Efficient Non-Parametric Optimizer Search for Diverse Tasks [93.64739408827604]
  興味のあるタスクを直接検索できる,スケーラブルで汎用的なフレームワークを初めて提示する。 基礎となる数学表現の自然木構造に着想を得て、空間を超木に再配置する。 我々は,モンテカルロ法を木探索に適用し,レジェクションサンプリングと等価形状検出を備える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:51:31Z)
• An Efficient Batch Constrained Bayesian Optimization Approach for Analog Circuit Synthesis via Multi-objective Acquisition Ensemble [11.64233949999656]
  MACE(Multi-objective Acquisition Function Ensemble)を用いた並列化可能なベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,バッチサイズが15のときの非制約最適化問題に対する微分進化(DE)と比較して,シミュレーション全体の時間を最大74倍削減することができる。 制約付き最適化問題に対して,提案アルゴリズムは,バッチサイズが15の場合に,重み付き改善に基づくベイズ最適化(WEIBO)アプローチと比較して最大15倍の高速化を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T13:21:28Z)
• Bayesian Optimisation for Constrained Problems [0.0]
  本稿では,制約を扱える知恵グラディエント獲得関数の新たな変種を提案する。 我々は、このアルゴリズムを、他の4つの最先端制約されたベイズ最適化アルゴリズムと比較し、その優れた性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T15:43:09Z)
• Are we Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian Optimisation? [66.39551991177542]
  本稿では,グローバル最適化のためのサンプル手法を提案する。 この中、重要なパフォーマンス決定の自明さは、取得機能を最大化することです。 3958実験における機能最適化手法の実証的利点を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T12:18:38Z)
• Resource Aware Multifidelity Active Learning for Efficient Optimization [0.8717253904965373]
  本稿では,ブラックボックス関数の最適化を高速化するためのリソース・アウェア・アクティブ・ラーニング(RAAL)戦略を紹介する。 RAAL戦略は最適化タスクの大幅な高速化を可能にするために、最適に複数のポイントを投入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T10:01:32Z)
• Global Optimization of Gaussian processes [52.77024349608834]
  少数のデータポイントで学習したガウス過程を訓練した空間定式化を提案する。 このアプローチはまた、より小さく、計算的にもより安価なサブソルバを低いバウンディングに導く。 提案手法の順序の順序による時間収束を,総じて低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T20:59:11Z)
• Upper Trust Bound Feasibility Criterion for Mixed Constrained Bayesian Optimization with Application to Aircraft Design [41.74498230885008]
  我々は、より正確に混合された制約問題を解決するために、いわゆる超効率的なグローバル最適化アルゴリズムを適用する。 本研究は, 数値実験におけるアプローチの可能性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T12:59:09Z)
• Finding Optimal Points for Expensive Functions Using Adaptive RBF-Based Surrogate Model Via Uncertainty Quantification [11.486221800371919]
  本稿では,適応的放射基底関数 (RBF) を用いた不確実性定量化によるサロゲートモデルを用いた新しいグローバル最適化フレームワークを提案する。 まずRBFに基づくベイズ代理モデルを用いて真の関数を近似し、新しい点が探索されるたびにRBFのパラメータを適応的に推定し更新することができる。 次に、モデル誘導選択基準を用いて、関数評価のための候補セットから新しい点を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-19T16:15:55Z)

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。