Hur kan vi effektivt samla in information för att optimera en okänd funktion, när den presenteras med flera ömsesidigt beroende informationskällor med olika kostnader? När man till exempel optimerar ett robotsystem kan intelligent handel med datorsimuleringar och verkliga robottester leda till betydande besparingar. Befintliga metoder, såsom multifidelity GP-UCB eller Entropy Search-baserade metoder, antingen göra förenklade antaganden om interaktionen mellan olika fidelities eller använda enkla heuristik som saknar teoretiska garantier. I detta dokument studerar vi multi-fidelity Bayesian optimering med komplexa strukturella beroenden bland flera utgångar, och föreslår MF-MI-Greedy, en principiell algoritmisk ram för att ta itu med detta problem. I synnerhet modellerar vi olika trohetsgrad med hjälp av additiva Gaussiska processer baserade på delade latenta strukturer med målfunktionen. Sedan använder vi kostnadskänslig ömsesidig informationsvinst för effektiv global optimering från Bayesian. Vi föreslår en enkel känsla av ånger som inkluderar kostnaden för olika troheter, och visar att MF-MI-Greedy får låg ånger. Vi demonstrerar den starka empiriska prestandan hos vår algoritm på både syntetiska och verkliga datauppsättningar.
Dessutom utvecklar REF en Bayesiansk algoritm som väljer trohetsgrad baserat på ömsesidig information.
A General Framework for Multi-fidelity Bayesian Optimization with Gaussian Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}