Bayesian Optimization (BO) är en teknik som används för att optimera en D-dimensionell funktion som normalt är dyr att utvärdera. Även om det har varit många framgångar för BO i låga dimensioner, har skalning till höga dimensioner varit notoriskt svårt. Befintlig litteratur om ämnet är under mycket restriktiva inställningar. I detta dokument identifierar vi två viktiga utmaningar i denna strävan. Vi tar itu med dessa utmaningar genom att anta en additiv struktur för funktionen. Denna miljö är betydligt mer uttrycksfull och innehåller en rikare klass av funktioner än tidigare arbete. Vi bevisar att för additiva funktioner har ångern endast linjärt beroende av D även om funktionen beror på alla D dimensioner. Vi visar också på flera andra statistiska och beräkningsmässiga fördelar i vårt ramverk. Via syntetiska exempel, en vetenskaplig simulering och ett ansiktsdetekteringsproblem visar vi att vår metod överträffar naiv BO på additiva funktioner och på flera exempel där funktionen inte är additiv.
I detta arbete visar vi att vår metod också fungerar bra i höga dimensioner med additivt antagande gjort i REF.
High Dimensional Bayesian Optimisation and Bandits via Additive Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}