任意不确定输入的高效鲁棒贝叶斯优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种新颖的稳健贝叶斯优化算法 AIRBO，它可以在任意输入不确定性下有效地识别表现稳定良好的稳健最优解。我们的方法通过在高斯过程中使用最大均值差异 (MMD)，直接建模任意分布的不确定输入，并通过 Nystrom 近似加速后验推理，从而在 MMD 估计误差下建立了严格的理论遗憾界，并在合成函数和实际问题上进行了大量实验，证明了我们的方法可以处理各种输入不确定性并实现最先进的性能。
本文介绍了一种新颖的稳健贝叶斯优化算法AIRBO，可以在任意输入不确定性下有效地识别表现稳定良好的稳健最优解。该方法使用最大均值差异(MMD)在高斯过程中直接建模任意分布的不确定输入，并通过Nystrom近似加速后验推理，从而在MMD估计误差下建立了严格的理论遗憾界。实验结果表明，该方法可以处理各种输入不确定性并实现最先进的性能。
