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实体 Finite-Library Input-Warped Bayesian Optimization

Finite-Library Input-Warped Bayesian Optimization

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  1. TOOL · CL_235261 ·

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    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…