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Alexander Terenin
Alexander Terenin
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新的 Gittins 指数方法增强了成本感知贝叶斯优化
研究人员通过将经济学中的 Pandora's Box 问题联系起来，开发了一种新颖的成本感知贝叶斯优化方法。这种新方法利用 Gittins 指数（通常用于不确定性下的决策制定）作为获取函数。实证结果表明，这种基于 Gittins 指数的获取函数表现良好，尤其是在更高维度的情况下，并且即使没有明确的成本考虑，其优势也扩展到了标准的贝叶斯优化任务。
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Matern 高斯过程已扩展用于基于图的机器学习
研究人员开发了一类专门为无向图设计的新型高斯过程，扩展了一个用于学习未知函数的通用框架。这些图上的 Matern 高斯过程继承了其欧几里得对应物的理想特性，并且可以使用诱导点等标准方法进行训练。这一进展使其对实践者更加易于使用，并更容易集成到更大的机器学习系统中，从而可以在小批量和非共轭设置中使用。
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贝叶斯方法通过选择视角优化特定任务的3D重建
研究人员开发了一种新的3D重建主动式下一个最佳视角选择框架，利用贝叶斯决策理论。该方法对隐式曲面设置先验分布，并使用随机方法计算后验分布。该框架通过仅在与语义分类、分割和物理模拟等特定下游任务相关的区域中减少不确定性来优化相机选择。