Feb, 2020
高效鲁棒贝叶斯优化的噪声输入熵搜索
Noisy-Input Entropy Search for Efficient Robust Bayesian Optimization
Lukas P. Fröhlich, Edgar D. Klenske, Julia Vinogradska, Christian Daniel, Melanie N. Zeilinger
TL;DR该论文提出了一种名为 Noisy-Input Entropy Search 的信息理论采集函数,该函数基于将鲁棒性目标视为高斯过程的关键洞察,通过考虑输入和测量噪声来解决由于输入参数不确定性带来的问题,在基准测试问题和工程问题中展示了较高的性能表现并优于现有方法。