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

该论文介绍了一种使用多任务高斯过程模型和克罗内克结构的精确采样技术的黑盒优化方法，可用于多个相关目标的优化，并可应用于涉及成千上万个相关输出的任务，从而实现了与现有方法相比较大的样本效率提高。

Jun, 2021

通过连续松弛目标函数，我们提出了一种在贝叶斯优化中高效优化离散数据的方法，并证明了推理和优化是可计算的。我们特别考虑了少量观测和严格预算的优化领域，以优化昂贵的生物化学属性评估中的蛋白质序列。我们的方法具有两个优势：将问题在连续设置中处理，并直接融入可用的序列先验知识。具体来说，我们利用了问题领域上可用和学习到的分布来加权 Hellinger 距离，从而得到一个协方差函数。我们证明了得到的采样函数可以通过连续或离散优化算法进行优化，并在两个生物化学序列优化任务上进行了实证评估。

Apr, 2024

本文提出了一种基于集成高斯过程模型的贝叶斯优化算法（EBO），以解决黑盒函数优化问题中大规模观测、高维输入空间和批量查询质量与多样性平衡等三大挑战。结果表明，EBO 能在几分钟内扩展到数万次观测，同时取得了前所未有的优化效果。

Jun, 2017

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

本文提出一种结合局部优化与定制内核设计的新型解决方案，有效应对高维分类和混合搜索空间，同时保留样本效率，经实验证明在性能、计算成本等方面优于当前基准。

Feb, 2021

本文提出了一种基于贝叶斯神经网络的优化框架，专门针对数据密集型环境中多目标优化的局限性进行了优化，实现了对大量数据的有效处理和复杂问题的建模，并展示了其在航空动力学和彩色印刷两个领域的应用和有效性。

Jun, 2023

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

本研究基于贝叶斯优化方法，提出了两种自动调整搜索空间大小的算法，并将它们应用于深度学习中的优化问题，包括超参数调优、神经网络模型训练等，取得了不错的结果。

Aug, 2015

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