KDDJun, 2020

缺失输入的贝叶斯优化

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TL;DR本文提出了一种处理遗失输入的贝叶斯优化方法，通过找到每个遗失值的概率分布，从而对缺失值进行修正，并使用新的基于 Upper Confidence Bound（UCB）的收购功能来建议下一个代价低的点进行功能评估，证明了该方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 不确定输入下的贝叶斯优化

    本文提出了一种基于高斯过程模型及概率分布的上置信区间算法来解决 Bayesian 优化问题中同时考虑查询结果和查询位置不确定性的问题，并在模拟合成和真实数据等场景中对比了该算法与传统 UCB 算法以及其他考虑输入噪声的 BO 算法的实验表现。

    Feb, 2019

  • 任意不确定输入的高效鲁棒贝叶斯优化

    本文介绍了一种新颖的稳健贝叶斯优化算法 AIRBO，它可以在任意输入不确定性下有效地识别表现稳定良好的稳健最优解。我们的方法通过在高斯过程中使用最大均值差异 (MMD)，直接建模任意分布的不确定输入，并通过 Nystrom 近似加速后验推理，从而在 MMD 估计误差下建立了严格的理论遗憾界，并在合成函数和实际问题上进行了大量实验，证明了我们的方法可以处理各种输入不确定性并实现最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 输入噪声下的稳健多目标贝叶斯优化

    本文提出了一种新的多目标贝叶斯优化方法，旨在解决存在输入噪声的多目标优化问题，通过优化多维风险价值 (MVaR) 来产生适应噪声并能够满足多个指标要求的最优设计。

    Feb, 2022

  • 基于仿真的贝叶斯优化

    模拟基于贝叶斯优化 (SBBO) 是一种用于优化黑盒函数的新方法，只需要通过基于采样的后验预测分布进行访问。该方法允许在涉及组合空间和离散变量的情况下使用适用于组合空间的概率代理模型。在组合优化的应用中，我们通过使用不同的代理模型在实证上证明了 SBBO 方法的有效性。

    Jan, 2024

  • 随机延迟反馈下的贝叶斯优化

    本文研究了贝叶斯优化在随机延迟反馈问题上的表现，提出了具有子线性遗憾保证的算法，并在批量 BO 和上下文高斯过程老虎机方面做出了新贡献。作者在合成和真实数据集上进行了实验证明了算法的性能。

    Jun, 2022

  • 基于贝叶斯优化的可持续工艺系统灵活高效设计框架

    贝叶斯优化是一种强大的技术，可用于优化噪声大、昂贵难评估的黑箱函数，在科学、工程、经济、制造等领域具有广泛的实际应用。本文概述了贝叶斯优化在下一代过程系统设计中的最新进展、挑战和机遇，并介绍了如何利用高级贝叶斯优化方法更有效地解决这些应用中的重要问题。最后，我们总结了提高概率模型质量、选择下一个样本点的内部优化过程以及利用问题结构提高样本效率方面的挑战和机会。

    Jan, 2024

  • 贝叶斯优化中找到问题的解，但不确定其位置

    利用高斯过程代理转换和两种收集函数来有效地搜索输入量 x * 的新颖贝叶斯优化方法对调优深度强化学习算法和肤色分割数据集中的 XGBoost 模型进行了实验证明其相对于标准 BO 方法具有直观和数量上更好的性能。

    May, 2019

  • 一个考虑输入不确定性的强健多目标贝叶斯优化框架

    本研究提出了一种新的贝叶斯优化框架，用于考虑输入不确定性的多目标优化，包括鲁棒性的量化和搜索一个鲁棒的帕累托前沿，并通过数值基准测试证明了其有效性。

    Feb, 2022

  • 优先贝叶斯优化

    本文介绍了一种名为 PBO 的新框架，它扩展了标准 BO 的思想，并通过模型化 Bernoulli - 高斯过程模型来建模每个决斗的赢家概率，从而允许在仅通过两两比较的方式来查询隐函数，并且相对于以往方法，该方法在寻找最大值过程中需要极少的比较。

    Apr, 2017

  • BORE: 基于密度比率估计的贝叶斯优化

    将 expected improvement 的计算转化为二分类问题，以避免分析可观测性和提高 Bayesian optimization 的效率和适用性。

    Feb, 2021