Vi utvecklar parallell prediktiv entropy search (PPES), en ny algoritm för Bayesian optimering av dyra svart-box objektiva funktioner. Vid varje iteration, PPES syftar till att välja en sats av punkter som maximerar informationsvinsten om den globala maximerare av målet. Väl kända strategier finns för att föreslå en enda utvärderingspunkt baserad på tidigare observationer, medan mycket färre är kända för att välja omgångar av poäng ska utvärderas parallellt. De få batch urvalsscheman som har studerats alla utväg till giriga metoder för att beräkna en optimal batch. Såvitt vi vet är PPES den första nongreedy batch Bayesian optimeringsstrategi. Vi demonstrerar nyttan av detta tillvägagångssätt i optimering prestanda i både syntetiska och verkliga tillämpningar, inklusive problem i maskininlärning, raketvetenskap och robotik.
REF utvidgar den prediktiva entropisökningen (PSE) heuristiska till parallellinställningen (PPES).
Parallel Predictive Entropy Search for Batch Global Optimization of Expensive Objective Functions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}