Nov, 2023

带有部分评估的函数网络的贝叶斯优化

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TL;DR使用一种基于知识梯度获取函数关系网的新方法，使得节点评估和输入选择可以根据成本进行，从而降低了查询成本并在多个合成和真实问题中优于现有的函数网络方法和其他基准。
发现论文，激发创造
  • 函数网络的贝叶斯优化

    本文提出了一种利用高斯过程来建模网络节点并以期望改进作为收获函数的贝叶斯最优化方法，通过利用网络中的中间输出信息，实现了比标准方法更高的查询效率和渐进一致性，并在多个合成和实际问题中表现出优异性能。

    Dec, 2021

  • 图形贝叶斯优化：算法、评估和应用

    本文提出了一种灵活的图贝叶斯优化框架，结合了图内核，通过识别优化过程中哪些特征更重要来完全利用隐含的图结构特征并证明了其有效性和潜在应用。

    May, 2018

  • FunBO：基于 FunSearch 的贝叶斯优化的发现式获取函数

    该论文提出了一种基于大型语言模型的方法 FunBO，可以学习用于函数优化的新的采集函数，并在各种全局优化基准和超参数优化任务中取得竞争性性能。

    Jun, 2024

  • 基于图的函数的贝叶斯优化

    我们提出了一种新的贝叶斯优化框架，通过学习适当的图核心，我们的框架具有适应目标函数行为的优点，本地建模方法进一步保证了我们方法的效率。

    Jun, 2023

  • 图中节点子集上函数的贝叶斯优化

    该研究论文提出了一种基于贝叶斯优化的新型图优化框架，通过将原图中的每个 k - 节点子集映射到新的组合图中，并采用局部建模方法来高效遍历后者的子图，从而解决了在图上定义的函数进行组合优化的问题。大量实验证明了该框架在各种类型的图和优化任务上的有效性，并通过消融实验进行了详细分析。

    May, 2024

  • 实用的一阶贝叶斯优化算法

    本文提出了一种基于高斯过程（GP）和利用梯度信息的多层次收获函数的 FOBO 算法，该算法在机器学习中的应用并验证结果优于现有的方法。

    Jun, 2023

  • 贝叶斯优化教程

    本文介绍了贝叶斯优化的基本工作原理，包括高斯过程回归和三种常见的采集函数；讨论了高级技术，包括并行运行多个函数评估，多保真度和多信息源优化，多任务的贝叶斯优化，并探讨贝叶斯优化软件和未来研究方向。

    Jul, 2018

  • 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

  • 可扩展贝叶斯优化算法：基于深度神经网络

    本文研究如何使用神经网络作为替代高斯过程的方法建立函数分布模型，以实现高效的贝叶斯优化方法并应用于大规模超参数优化，通过卷积网络和神经语言模型在基准目标识别任务和图像描述生成方面实现了优异的效果。

    Feb, 2015

  • PFNs 是现实世界贝叶斯优化的灵活模型

    该论文介绍了如何利用 Prior-data Fitted Networks (PFNs) 在贝叶斯优化中作为一种灵活的代理模型，并演示了 PFN 在人工高斯过程和超参数优化测试方面的效用。

    May, 2023