Vi presenterar ett lärande för att lära sig metoder för utbildning återkommande neurala nätverk för att utföra Black-box global optimering. I meta-lärandefasen använder vi en stor uppsättning av smidiga målfunktioner för att lära sig en recidiverande neurala nätverk (RNN) optimizer, som antingen är ett långtidsminne nätverk eller en differentierad neural dator. Efter lärande, RNN kan tillämpas för att lära sig politik för att förstärka lärande, liksom andra svart-box lärande uppgifter, inklusive kontinuerlig korrelerade banditer och experimentell design. Vi jämför detta tillvägagångssätt med Bayesian optimering, med betoning på frågorna om beräkningshastighet, horisontlängd, och prospekterings-exploatering kompromisser.
Chen och Al. REF föreslog att man skulle lära sig metoder för optimering av svarta lådor, där LSTM används för att modellera den iterativa förändringen.
Learning to Learn for Global Optimization of Black Box Functions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}