Pengoptimuman Bayesian

Bayesian Optimization ialah algoritma kotak hitam yang digunakan untuk mengoptimumkan fungsi objektif. Ia sesuai untuk masalah bukan cembung, bunyi bising tinggi dalam banyak masalah praktikal. Algoritma ini menghampiri fungsi objektif dengan membina model pengganti (seperti proses Gaussian atau hutan rawak) dan menggunakan inferens Bayesian untuk memilih titik persampelan seterusnya untuk mengurangkan ketidakpastian model pengganti dan jangkaan fungsi objektif. Pengoptimuman Bayesian biasanya hanya memerlukan lebih sedikit titik pensampelan untuk mencari titik optimum global, dan boleh menyesuaikan lokasi dan bilangan titik pensampelan secara adaptif.

Idea asas pengoptimuman Bayesian ialah memilih titik persampelan seterusnya berdasarkan sampel sedia ada dengan mengira taburan posterior fungsi objektif. Strategi ini mengimbangi penerokaan dan eksploitasi, iaitu, meneroka kawasan yang tidak diketahui dan menggunakan maklumat yang diketahui untuk mengoptimumkan.

Pengoptimuman Bayesian telah digunakan secara meluas dalam bidang seperti penalaan hiperparameter, pemilihan model dan pemilihan ciri dalam amalan, terutamanya dalam pembelajaran mendalam. Dengan menggunakan pengoptimuman Bayesian, kami boleh meningkatkan prestasi dan kelajuan model dengan berkesan, serta dapat menyesuaikan diri secara fleksibel kepada pelbagai fungsi objektif dan kekangan. Keunikan algoritma pengoptimuman Bayesian ialah ia boleh mengemas kini model berdasarkan data sampel sedia ada dan menggunakan maklumat ini untuk memilih operasi seterusnya, dengan itu mencari penyelesaian optimum dengan lebih cekap. Oleh itu, pengoptimuman Bayesian telah menjadi kaedah pilihan dalam banyak masalah pengoptimuman.

Prinsip Pengoptimuman Bayesian

Prinsip Pengoptimuman Bayesian boleh dibahagikan kepada empat langkah:

Membina model pengganti: Bina model pengganti bagi fungsi objektif berdasarkan sampel sampel, seperti proses Gaussian atau hutan rawak dan model lain .

2. Pilih titik persampelan: Berdasarkan ketidakpastian model ejen dan jangkaan fungsi objektif, beberapa strategi digunakan untuk memilih titik persampelan seterusnya. Strategi biasa termasuk meminimumkan selang keyakinan dan jangkaan peningkatan. Strategi ini boleh disesuaikan dengan keadaan tertentu dan keperluan untuk mencapai proses persampelan yang lebih tepat dan cekap.

3. Fungsi objektif pensampelan: Selepas memilih titik pensampelan, sampel fungsi objektif dan kemas kini model proksi.

Ulang langkah 2 dan 3 sehingga bilangan sampel tertentu dicapai atau kriteria berhenti tertentu dicapai.

Inti pengoptimuman Bayesian termasuk pembinaan model pengganti dan pemilihan titik pensampelan. Model pengganti membantu kami memahami struktur dan ciri-ciri fungsi objektif dan membimbing pemilihan titik persampelan seterusnya. Pemilihan titik persampelan adalah berdasarkan inferens Bayesian, yang memilih titik persampelan yang paling berkemungkinan dengan mengira taburan posterior. Kaedah ini menggunakan sepenuhnya maklumat sedia ada dan mengelakkan titik persampelan yang tidak perlu.

Secara umumnya, pengoptimuman Bayesian ialah algoritma pengoptimuman kotak hitam yang cekap dan fleksibel yang boleh digunakan untuk masalah bukan cembung dan hingar tinggi dalam pelbagai masalah praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Pengoptimuman Bayesian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!