BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-27T00:00:00Z

Derivation of Closed Form of Expected Improvement for Gaussian Processes Trained on Log-Transformed Objectives

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内容提要

本研究探讨了在贝叶斯优化中使用期望改进（EI）时，由于数值精度敏感性导致的性能提升问题。作者推导了对数变换目标的高斯过程的闭式形式，验证了其在提高预测准确性方面的有效性，增强了EI在实际问题中的应用可行性。

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标签

数值精度 期望改进 贝叶斯优化 预测准确性 高斯过程