English(EN) Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization

新的非线性降维技术增强了贝叶斯优化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员开发了用于贝叶斯优化的新型非线性降维技术，这是一种用于昂贵的黑盒函数的高效全局优化的方法。所提出的方法 SDR-LSBO 利用变分自编码器 (VAE) 创建结构化潜在流形，并将顺序域缩减直接集成到该潜在空间中。该方法在 BoTorch 中使用高斯过程代理实现，在基准测试中展示了改进的优化质量，特别是在非线性低维结构方面，并提供了一种分析潜在空间学习与表示差距之间权衡的方法。 AI

影响提高了优化任务的样本效率，可能加速各种人工智能应用的研究和开发。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Luo Long, Coralia Cartis, Paz Fink Shustin · 2026-09-14 04:00

用于贝叶斯优化的非线性降维技术

arXiv:2510.15435v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Bayesian optimisation (BO) enables sample-efficient global optimisation of expensive black-box functions but remains challenging in high dimensions. We investigate nonlinear dimensionality reduction to a sequence of low-di…

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