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Feb, 2024
超出长度:没有遗憾的贝叶斯优化与任意类型的未知超参数
Beyond Lengthscales: No-regret Bayesian Optimisation With Unknown Hyperparameters Of Any Type
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Juliusz Ziomek, Masaki Adachi, Michael A. Osborne
TL;DR
我们提出了第一个在未知超参数情况下具有无悔性特性的算法 HE-GP-UCB,并支持贝叶斯和频率两种设置。
Abstract
bayesian optimisation
requires fitting a
gaussian process model
, which in turn requires specifying
hyperparameters
- most of the theoretic
→