ICLRNov, 2022

基于模型的因果贝叶斯优化

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TL;DR本文提出了一种基于模型和因果贝叶斯优化算法的方法，学习一个完整的系统模型并通过乐观的原则进行探索和开发，以解决在未知结构方程模型下如何干预以最大化目标变量的问题，并通过实验得到了有益的结果。
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发现论文，激发创造
  • 基于模型的因果贝叶斯优化

    在本论文中，我们考虑了在 Causal Bayesian Optimization 基础上的一般化问题，即其他代理或外部事件也会对系统进行干预。我们将此广义 CBO 的形式化称为 Adversarial Causal Bayesian Optimization（ACBO），并引入了第一个具有有限遗憾的 ACBO 算法：Causal Bayesian Optimization with Multiplicative Weights（CBO-MW）。

    Jul, 2023

  • 因果贝叶斯优化

    本文研究了在可以进行一系列干预的因果模型中全局优化感兴趣的变量的问题，提出了一种新算法 Causal Bayesian Optimization (CBO)，结合了因果推断、不确定性量化和序贯决策等思想，同时考虑了经典的探索 - exploitation 与新型的观测 - intervention 的平衡，通过应用于不同场景中，显示出了该方法的优越性。

    May, 2020

  • 受限因果贝叶斯优化

    本文提出了一种受到约束的因果贝叶斯优化方法（cCBO），可在已知因果图中找到优化目标变量并符合某些约束条件的干预措施；我们提出了不同的代理模型，能够融合观察和干预数据，并捕获不同层次的效果相关性。在人工和真实世界的因果图中进行了评估，显示出快速收敛和可行性干预比例间的成功权衡。

    May, 2023

  • 功能因果贝叶斯优化

    该论文提出了一种称为 fCBO 的方法，通过在已知的因果图中进行功能性干预，找到优化目标变量的干预方法，利用高斯过程对未知目标进行建模，并引入图形标准，在保持标准 BO 的典型计算可行性的同时，通过最大化预期改进收益功能来选择要探索的功能。

    Jun, 2023

  • 通过外部分布学习的因果贝叶斯优化

    通过学习外生变量的分布，本研究提出了一种新方法来提高结构因果模型在代理模型中的近似准确度，并且将现有的因果贝叶斯优化方法扩展到超过加性噪声模型的一般因果方案，从而通过恢复外生变量来使用更灵活的噪声或未观测到的隐藏变量。

    Feb, 2024

  • 贝叶斯干预优化用于因果发现

    我们提出了一种基于贝叶斯优化的方法，通过活动干预来最大化获取决定性和正确证据的概率，从而有效地发现因果关系，并增强理论进展的实际应用。

    Jun, 2024

  • 基于自适应主动学习的约束贝叶斯优化

    通过理论和实践方面的研究，发现在拥有噪声的约束贝叶斯优化中，通过识别高置信度兴趣区域，相交这些区域得出最终兴趣区域，并利用平衡优化和可行区域识别的新型获取函数，为其性能获得严谨的理论证明。

    Oct, 2023

  • 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

  • 基于路径的实用贝叶斯优化

    我们提出了一种扩展的 SnAKe 算法，可以同时处理实验成本和输入参数变化成本，包括最大允许输入变化和多目标设置。

    Dec, 2023

  • 费用受限的贝叶斯优化的非近视方法

    本文提出了将成本约束的 BO 建模为约束马尔科夫决策过程 (CMDP) 的方法，并开发了一个高效的滚动估计算法，以同时考虑成本和未来迭代次数。作者在超参数优化和传感器集选择中验证了他们的方法。

    Jun, 2021