論文の概要: Asymptotic Performance of Time-Varying Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13012v1
• Date: Mon, 19 May 2025 11:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.573713
• Title: Asymptotic Performance of Time-Varying Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 時変ベイズ最適化の漸近的性能
• Authors: Anthony Bardou, Patrick Thiran,
• Abstract要約: 我々は,TVBOアルゴリズムの即時後悔が消える可能性を示し,もしそうであるならば,いつなのかを示す。 我々は,TVBOアルゴリズムが非レグレット特性を持つための十分な条件を導出する。 我々の分析は、定常カーネル関数の全ての主要なクラスをカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.224009487402768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Time-Varying Bayesian Optimization (TVBO) is the go-to framework for optimizing a time-varying black-box objective function that may be noisy and expensive to evaluate. Is it possible for the instantaneous regret of a TVBO algorithm to vanish asymptotically, and if so, when? We answer this question of great theoretical importance by providing algorithm-independent lower regret bounds and upper regret bounds for TVBO algorithms, from which we derive sufficient conditions for a TVBO algorithm to have the no-regret property. Our analysis covers all major classes of stationary kernel functions.
• Abstract（参考訳）: 時変ベイズ最適化(英: Time-Varying Bayesian Optimization、TVBO)は、時間変化のブラックボックスの目的関数を最適化するフレームワークである。 TVBOアルゴリズムの即時後悔が漸近的に消える可能性はあるか。 我々は,TVBOアルゴリズムに対して,アルゴリズム非依存の低残差境界と上残差境界を提供することにより,この理論的な重要な問題に答え,TVBOアルゴリズムが非回帰性を持つための十分な条件を導出する。 我々の分析は、定常カーネル関数の全ての主要なクラスをカバーしている。

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