Typically, acquisition functions are defined such that high acquisition corresponds to potentially high values of the objective function, whether because the prediction is high, the uncertainty is great, or both.也就是说贝叶斯优化选择的搜索方向为预测值大的位置或者不确定性大的位置,这样才有可能搜到目标...
贝叶斯优化在各种领域中都有广泛的应用，如机器学习超参数优化、实验设计和主动学习等。通过将理论与实际代码相结合，可以更深入地理解贝叶斯优化的工作原理和实现细节。若对高斯过程的数学推导或acquisition function的构造方法感兴趣，建议查阅相关文献或资料。实践代码解读可以进一步了解贝叶斯优化在具体问题中的...
但现实往往没有那么理想,这个函数的一阶、二阶导数信息我们可能是没有的,甚至计算一次函数的值都很费劲(给定一个x,计算f(x) 的计算量很大。 比如神经网络中的超参数优化),这时候就要求助 gradient-free 的优化算法了,这类算法也很多了,贝叶斯优化就属于无梯度优化算法中的...
寻找acquisition function最大的对应解,更精细化的可以去优化一下,这里仅展示随机采样的方式。 defacq_max(ac, gp, y_max, bounds, random_state, n_warmup=10000):# 随机采样选择最大值x_tries = np.random.RandomState(random_state).uniform(bounds[:,0], bounds[...
也就是说贝叶斯优化选择的搜索方向为预测值大的位置或者不确定性大的位置,这样才有可能搜到目标函数的最优解。 因此贝叶斯优化中很多工作关注点在于acquisition函数的设计: 最大化提升概率 最容易想到的就是我希望下一次试验的结果比当前所有观测结果都要好 ...