研究者提出L0MO贝叶斯优化方法
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研究者提出L0MO贝叶斯优化方法
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AI 综述
Davide Sartor等作者提出L0MO，一种函数空间贝叶斯优化（FBO）方法，在再生核希尔伯特空间（RKHS）中仅搜索由稀疏核函数表示构成的子集，同时优化核位置与系数。该方法称统一了既有FBO工作的视角，并配套构建了将标准有限维测试函数迁移到无限维域的新基准。实验显示其在广泛测试基准上总体性能优于现有方法。
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最新进展10月7日 12:00
L0MO：基于稀疏 RKHS 流形的函数空间贝叶斯优化报道时间线
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10月7日
- arXiv：cs.LGL0MO：基于稀疏 RKHS 流形的函数空间贝叶斯优化
研究者提出 L0MO，一种在 RKHS 中仅由稀疏核函数表示构成子集上进行搜索的函数空间贝叶斯优化（FBO）方法，同时优化核位置与系数。该方法统一了既有 FBO 工作的视角，并配套构建了将标准有限维测试函数迁移到无限维域的新基准。实验显示其在广泛测试基准上总体性能优于现有方法。
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