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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-22 16:15 乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析 ○竹野思温・稲津 佑・烏山昌幸（名工大）  IBISML2022-49 |
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| 抄録 | （和） | GP-UCBアルゴリズムは強力な理論保証をもつブラックボックス最適化手法だが, 理論上の信頼パラメータ$beta$は非常に大きく, 実践上は経験則的な選択が必要である. この$beta$の手動設定への依存を減らすために, 乱択GP-UCBアルゴリズムはガンマ分布に従う信頼パラメータを用いる. 本研究では, まず乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析をガンマ分布を含むより広い分布に一般化し, 最適な信頼パラメータの分布は未知であることを示す. そこで, 二変数指数分布に基づく改善乱択GP-UCBを提案し, よりタイトな期待リグレットバウンドを導出する. また, 改善乱択GP-UCBアルゴリズムでは信頼パラメータを反復回数に応じて増大させる必要がなく, 後半の観測における過剰探索を防止する. 最後に, 広範な実験を通じて改善乱択GP-UCBアルゴリズムの有効性を示す. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | ベイズ最適化 / リグレット解析 / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-49, pp. 38-45, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-49 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (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 | IBISML2022-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| 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 | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 / |
| キーワード(2)（和/英） | リグレット解析 / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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 / / 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) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 稲津 佑 / / イナツ ユウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 烏山 昌幸 / / カラスヤマ マサユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-22 16:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-49 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.38-45 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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