surrogate function | BriefGPT

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生成对抗贝叶斯优化用于替代目标
我们提出了一种使用自适应源批评正则化的生成对抗贝叶斯优化 (GABO) 框架，用于贝叶斯优化，在优化过程中使用一个 Lipschitz 边界的源批评模型来约束优化轨迹，使其落在代理函数可靠的区域。我们的算法在连续输入空间先验的某些假设下，动
PDF5 months ago
基于物理知识的机器学习的加性可分性测试的比较评估
测试虚拟函数的可加分离性对于进一步的学习是有益的，可以通过数学方法或实证方法来计算虚拟函数的混合偏导数。
PDF7 months ago
基于替代得分的高效贝叶斯计算成像
我们提出了一种替代函数，用于有效地利用基于分数的先验对贝叶斯逆向成像进行建模。我们的替代先验在变分推断中对大型图像进行了高效的近似后验采样，并且相比先前方法的精确先验，至少将变分图像分布优化的速度加快了两个数量级。我们还发现，我们的方法在推
PDF10 months ago
ICCV半监督式人群计数的不确定性校准
半监督式人群计数中，通过使用伪标签和不确定性选择可靠的伪标签来训练模型的一种新方法，该方法通过匹配的基于补丁的代理函数更好地近似了人群计数任务的不确定性，从而生成了可靠的不确定性估计、高质量的伪标签，并达到了最新技术水平。
PDFa year ago
多个目标的策略学习：将最优策略树与多目标贝叶斯优化相结合
论文提出了一种称为多目标策略学习的方法，它将政策学习的最佳决策树与多目标贝叶斯优化方法相结合，通过建立非支配模型的帕累托前沿来探索多个结果间的权衡，并使用代理函数作为非常昂贵的期望遗憾的最优树的准确代理。该方法应用于摩洛哥现实案例研究中的条
PDF2 years ago
使用近似集合核的贝叶斯优化
通过提出一种基于集合的贝叶斯优化方法，我们在积极弥补高计算成本的基础上，解决了传统基于高斯过程实现的贝叶斯优化对于置换不变性的无法满足需求问题，并通过构建置换不变性的集合内核以及基于对称性的可行域收缩获取优化了集合内核的代理函数，并通过数值
PDF5 years ago
深度图贝叶斯优化的深度神经架构搜索
本文提出一种基于 Bayesian 图神经网络作为新的代理函数的方法，能够自动提取深度神经架构中的特征，并使用学到的特征来拟合和表征黑箱目标及其不确定性，将其用于应对深度神经架构搜索的挑战性任务，实验结果表明该方法在基准任务上明显优于比较方
PDF5 years ago
KDD贝叶斯优化的收购函数的本地优化器
本文介绍了贝叶斯优化的方法，通过建模替代函数和最大化收购功能来确定下一步查询的位置，同时考虑三种流行的收购功能的局部优化器的性能分析，并引入允许本地优化方法从多个不同的起始条件开始的分析，数值实验证实了我们的理论分析的有效性。
PDF5 years ago
AAAI非光滑和非凸优化的轻松主元最小化
本文提出了一种新的主化 - 最小化（MM）方法，适用于非光滑和非凸规划，其广泛性足以涵盖现有的 MM 方法。与现有的 MM 方法相比，该方法构建替代函数的方式更优越，相应的算法在抗干扰矩阵分解问题（RMF）中得到应用，并非仅仅基于平滑部分逼
PDF9 years ago