English(EN) No-Regret Bayesian Optimization with Finite-Library Input-Warped Kernels

新的FLIWBO方法通过自适应输入变换增强贝叶斯优化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-04 04:00

研究人员开发了有限库输入变换贝叶斯优化（FLIWBO）方法，这是一种旨在提高高斯过程贝叶斯优化（GP-BO）在黑箱函数效率的新颖方法。传统的GP-BO方法在输入几何形状与核的假设不匹配时（例如对数缩放的超参数）常常遇到困难。FLIWBO通过从有限库中选择最优输入变换来解决这个问题，使其能够适应输入空间并加速学习，同时保持收敛保证。在包括超参数优化和多智能体系统设计在内的各种基准测试中的实验表明，FLIWBO在具有错误指定几何形状的场景中比标准的GP-UCB表现更优。 AI

影响该方法可以通过更好地适应输入数据中的非线性关系来提高超参数调优的效率和复杂AI系统的设计。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Edvin Ketabati Augustinsson, Robert A. Bridges · 2026-09-04 04:00

具有有限库输入变形核的无悔贝叶斯优化

arXiv:2609.02993v1 Announce Type: cross Abstract: Gaussian-process Bayesian optimization (GP-BO) excels at black-box optimization of costly functions, e.g., hyperparameter optimization (HPO) and multi-agent system (MAS) design. Convergence-rate guarantees exist for select methods…

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