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并行贝叶斯优化：基于满足性汤普森采样的时间敏感黑盒优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了基于Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法，称为STS-PBO，用于解决时间敏感的黑盒优化问题。该方法引入了速率失真理论构建平衡学习所需信息量和次优性的损失函数，并采用Blahut-Arimoto算法计算目标解。实验证明，STS-PBO方法在同步和异步设置中均优于串行方法和传统Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法。
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关键要点
- 本研究提出了基于Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法，称为STS-PBO。
- STS-PBO方法用于解决时间敏感的黑盒优化问题。
- 该方法引入了速率失真理论，构建平衡学习所需信息量和次优性的损失函数。
- 采用Blahut-Arimoto算法计算目标解，以达到最小信息速率。
- 实验证明，STS-PBO方法在同步和异步设置中均优于串行方法和传统Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法。
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