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识别易于处理的实例以提高算法选择的机器学习流水线效率
我们提出了一种识别易解问题的方法，以便在不需要算法选择的情况下，使用普通求解器快速解决问题，并将节省的计算资源用于处理困难问题。在 BBOB 数据集上的实验证明，识别易解问题可大幅减少函数评估次数，并将节省的计算资源重新分配到困难问题上以提
PDF12 days ago
在固定预算设置下构建算法选择中的算法组合对计算密集型黑箱优化问题的解决
离线算法选择，算法组合，固定预算设置，函数评估，优化问题。
PDF2 months ago
线性二次调节器的样本复杂度：强化学习视角
我们提供了一个新的算法，可以在没有依赖于两点梯度估计的情况下，在大约 1/ε 个函数评估内确保 ε- 最优性，适用于具有未知参数的折扣离散时间 LQR 问题。
PDF3 months ago
透过误差分析的角度快速扩散概率模型采样
本研究提出了一种基于 “限制后向误差进度表”（RBE 进度表）的快速采样方法，使 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）拥有更快的采样速度而不需要进一步训练，并在各种基准数据集上实现了高
PDFa year ago
基于贝叶斯优化的多样解发现
ROBOT 使用排序和信任区间的方法来找到不同的高性能解决方案，相较于寻找单一最佳解决方案，只需要进行少量的额外函数评估。
PDF2 years ago
AAAI从理解 NSGA-II 的种群动力学到首个已证明的下界
通过第一次对 NSGA-II 人口动态的数学理解，我们证明了适当的人口规模的 NSGA-II 需要 O（Nnlogn）函数评估来查找 OneMinMax 问题的 Pareto 前沿，并且需要 O（Nn^k）个评估来解决带跳跃大小为 k 的
PDF2 years ago
ICML嘿，那不是一个 ODE：通过半范数加速 ODE 伴随
本研究提出了替换 `L^2` 等传统范数为更适当的（半）范数以加快反向传播的算法，实验证明在时间序列、生成建模和物理控制等任务中有 40％至 62％减少函数计算量的中位数改善，训练时间大约减半。
PDF4 years ago
做更少，得更多：带子采样的流式子模最大化
该论文提出了首个一次遍历的流算法，用于求解子模最大化问题，采用数据采样，能够在各种情况下获得最紧密的逼近保证，同时具有最小的内存占用和对函数评估数量的最低要求，试验表明该算法在进行大规模机器学习问题的子模最大化时能够将其表现提高 50 倍以
PDF6 years ago
高维问题的梯度增强克里金法
本文研究提出了新的梯度增强代理模型，通过采用部分最小二乘法，该方法得以减少超参数数目，控制相关矩阵大小，以及优化采样点，比现有的基于代理模型的解决方案更快速地获得所需精度。
PDF7 years ago
单目标双层优化高效进化算法
本文提出了一种基于二次逼近的基础进化算法（BLEAQ），该方法可以较少的函数评估次数来处理不同类型复杂度的双层优化问题，其有效性已在多组测试问题上得到验证。
PDF11 years ago