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Gaussian-process Bayesian optimization
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新的FLIWBO方法通过自适应输入变换增强贝叶斯优化
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…
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新的协同学习方法优化自主材料发现
研究人员开发了一种名为协同学习（Coactive learning）的自主材料发现新方法，该方法将成本敏感的贝叶斯假设判别与高斯过程贝叶斯优化相结合。该方法旨在自主实验室环境中有效识别最有希望的恢复路径以进行优化，同时考虑异构的实验成本。该方法在受太平洋西北国家实验室研究启发的合成基准测试中进行了评估，其性能与预言机路径参考和强基线相当，并成功避免了次优路径选择。