Nov, 2023

BOIS: 基于贝叶斯优化的互联系统

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TL;DR通过使用自适应线性化的方法来处理复合函数的统计矩问题，引入了一种新的 Bayesian optimization (BO) 模式，可有效利用结构化知识，并在化学过程优化案例研究中取得了性能提升和复合函数统计特性的准确捕捉。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 联合复合潜空间贝叶斯优化

    Bayesian Optimization is enhanced by integrating intermediate outputs and effectively tackles high-dimensional problems using Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization.

    Nov, 2023

  • 具有无偏高斯过程超参数估计的可证明高效的贝叶斯优化

    本论文提出了一种新的使用多臂老虎机技术的贝叶斯优化方法，采用新型训练损失函数进行高斯过程超参数估计，以确保无偏估计，从而使其即使在未知真实超参数的情况下，也可以亚线性地收敛到目标函数的全局最优点。

    Jun, 2023

  • 贝叶斯优化的泊松过程

    基于泊松过程的贝叶斯优化方法，提出了一种基于排名的替代模型。通过两个定制的获取函数，解决了传统方法中的计算成本高和对噪音敏感的问题，并在模拟和真实世界基准测试中证明了其有效性。

    Feb, 2024

  • 利用随机先验网络进行高维输出的可伸缩贝叶斯优化

    本文提出了一个深度学习框架，基于具有随机先验的 bootstrap 整合的神经体系结构，用于贝叶斯优化和连续决策。该框架能够在高维输出的情况下逼近设计变量和感兴趣数量之间的函数关系，测试表明该方法在优化轮毂叶片的形状等高度复杂的任务中具有明显的优越性。

    Feb, 2023

  • 高维贝叶斯优化：基于有重叠分组加性模型

    本文提出了一种新的基于加性模型的贝叶斯优化算法，可以高效地处理存在重叠子集的高维函数优化问题，并通过图上的信息传递算法优化其采集函数，同时提出了通过 Gibbs 抽样学习其结构的算法，实验证明该方法在合成数据和真实数据上都具有良好效果。

    Feb, 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

  • 工程设计中的多保真贝叶斯优化

    综述了多保真优化与贝叶斯优化相交的领域中 MF BO 的最新发展，包括高斯过程为基础的 MF 代理模型和不同的采集函数，并探讨了多保真优化在约束优化、高维优化、不确定性优化和多目标优化中的应用。

    Nov, 2023

  • 基于树结构加性模型的高维贝叶斯优化

    本文提出了一种基于广义加性模型 (GAM) 的 Bayesian Optimization (BO) 方法来解决高维优化问题，该方法采用树形结构的依赖图来优化加速计算，同时保留现有方法的样本效率，相比于通过 Gibbs 采样和变异的混合图算法更加高效，通过一系列的实验验证了该方法的有效性。

    Dec, 2020