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Preferential Bayesian Optimization
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新方法 Adaptive KappaSharp 增强了偏好贝叶斯优化
研究人员开发了 Adaptive KappaSharp，一种提高偏好贝叶斯优化 (PBO) 效率的新方法。PBO 用于基于用户成对比较来优化目标。新技术解决了标准方法中由于孤立的比较组件可能导致 Hessian 矩阵秩亏损的问题。Adaptive KappaSharp 对 Hessian 应用了对角线校正，特别是在先验不确定性较高的区域，并且仅在代理模型对近期比较有信心时激活此校正。该方法在 11 个基准测试中表现出更高的性能，比标准…
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新的PBO方法使用用户锚点来模拟比较不确定性
研究人员开发了一种新的偏好贝叶斯优化（PBO）方法，该方法能够考虑偏好学习过程中用户不确定性的变化。这种称为基于锚点的异方差噪声的方法，使用一小组可靠的示例或“锚点”来创建输入相关的用户置信度图。然后将此图集成到高斯过程代理中，以导出平衡效用和比较难易程度的采集函数，从而提高在合成和人类偏好数据集上的性能。