pareto set learning | BriefGPT

关键词pareto set learning

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基于专家模型融合的高效 Pareto 集近似方法
通过专家混合（MoE）模型融合的实用且可扩展的方法，本研究旨在有效学习大型神经网络的 Pareto 集，从而捕捉多个目标之间的权衡关系和大致近似整个 Pareto 集，并在低内存使用量的情况下提供可扩展性。
PDF18 days ago
基于扩散模型的昂贵多目标贝叶斯优化
多目标贝叶斯优化通过引入复合扩散模型和信息熵加权方法，在昂贵多目标优化问题中获得高质量解集，并在合成基准和实际问题上展示了卓越性能。
PDF2 months ago
进化偏好采样用于帕累托集学习
通过进化好性采样 (Evolutionary Preference Sampling，EPS) 策略，将其融入到五种高级 Pareto Set Learning (PSL) 方法中，该论文提出了一种有效的样本优先选择向量，实现了对 Pare
PDF3 months ago
多目标优化问题中的协作帕累托集学习
多目标优化中的 Pareto 集学习是一个新兴的研究领域，该论文提出了一种协同 Pareto 集学习 (CoPSL) 框架，通过共享层和特定于 MOP 的层的协同处理，以高效地学习多个 MOP 的 Pareto 集。实验证明了 CoPSL
PDF3 months ago
可控的高成本多目标优化中的热启动高斯过程
在这项工作中，我们提出了一种新颖的可控 Pareto 集学习 (Co-PSL) 方法，旨在解决现有无导数 PSL 方法在昂贵的黑盒多目标优化问题中不稳定和低效的问题，通过两个阶段的功能：(1) 使用贝叶斯优化进行预热，以获得高质量的高斯过程
PDF7 months ago