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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-17 10:20 情報量の下界に基づく逐次的及び並列的な制約付きベイズ最適化 ○竹野思温・田村友幸（名工大）・設楽一希（阪大/JFCC）・烏山昌幸（名工大）  IBISML2021-19 |
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| 抄録 | （和） | Max-value Entropy Search (MES)はベイズ最適化法におけるstate-of-the-artの一つとして知られ，相互情報量に基づき獲得関数を定義する．本稿では，MESの考え方をベースに，相互情報量に基づく「制約付き」Black-box最適化問題のためのベイズ最適化法を提案する．MESでは最適値に関する相互情報量が用いられるが，制約付き最適化問題では制約を満たす解がそもそも存在しない可能性もある．そこでまず，実行可能解がない場合には負の無限大を取る値として最適値を定義しなおす．この非常にシンプルな変更により, 実行可能解の存在の有無に関する不確かさも考慮する相互情報量が定義できる．さらに，この相互情報量は直接的には計算が難しいため，簡単な切断分布を用いた下界を導出し，そのモンテカルロ推定量を指標として用いる．この推定量について，従来法では保証されない非負性や低分散性などの良い性質を導くことができる．また，条件付き相互情報量を用いることで，観測を並列に行うことのできる状況へ容易に拡張できることを示す．最後に，ベンチマーク関数や実問題を通じて提案法の有効性を示す． |
| （英） | The constrained optimization problem for the expensive black-box function is a major problem. Although the effectiveness of entropy-based constrained Bayesian optimization (CBO) methods has been shown, they have practical problems, such as an unstable numerical approximation and a negative estimator for mutual information (MI). This paper proposes the CBO method based on the computationally tractable lower bound of the MI. Our proposed method has some benefits that have not been shown in the conventional approach, e.g., the non-negativity of the estimator for MI. Moreover, we showed the extension for the parallel setting, in which the queries can be issued simultaneously. We demonstrate the effectiveness of our proposed method by several benchmark functions. | |
| キーワード | （和） | ベイズ最適化 / 制約付き最適化 / 情報量 / / / / / |
| （英） | Bayesian optimization / constrained optimization / entropy / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 321, IBISML2021-19, pp. 9-16, 2022年1月. | |
| 資料番号 | IBISML2021-19 | |
| 発行日 | 2022-01-10 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-01-17 - 2022-01-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-01-IBISML |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 情報量の下界に基づく逐次的及び並列的な制約付きベイズ最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Constrained Bayesian Optimization through Optimal-value Entropy |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 制約付き最適化 / constrained optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 情報量 / entropy |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹野 思温 / Shion Takeno / タケノ シオン |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 友幸 / Tomoyuki Tamura / タムラ トモユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 設楽 一希 / Kazuki Shitara / シタラ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学/ファインセラミックスセンター (略称： 阪大/JFCC) Osaka University/ Japan Fine Ceramics Center (略称： Osaka Univ./JFCC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-17 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.321 |
| ページ範囲 | pp.9-16 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-01-10 (IBISML) |
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