研究者提出连续仿真优化的EI设计方法
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研究者提出连续仿真优化的EI设计方法
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AI 综述
针对随机 kriging 代理下未知异方差噪声使 Expected Improvement 的三项设计选择难以确定的问题,Songhao Wang 等作者发表论文,提出一套原则化设计方法。 研究者通过推导简单遗憾的高概率上界,在通用后验分位数规则类中系统选取组件:下分位数 incumbent 与上分位数推荐,并导出对数级复制分配阶数。该结果以论文形式发布在 arXiv stat.ML。
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最新进展10月15日 12:00
面向连续仿真优化的 Expected Improvement 原则化设计报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv stat.ML面向连续仿真优化的 Expected Improvement 原则化设计
针对随机 kriging 代理下未知异方差噪声导致 Expected Improvement 三项设计选择困难的问题,研究者通过推导简单遗憾的高概率上界,在通用后验分位数规则类中系统选取组件:下分位数 incumbent 与上分位数推荐,并导出对数级复制分配阶数。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。