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講演抄録/キーワード
講演名 2025-03-19 11:50
推定分散積分の解析解を導入した信頼性上限関数によるガウス過程ベイズ最適化
大前佑斗柿本陽平佐々木 真森 雅也日大IBISML2024-67
抄録 (和) 信頼性上限関数に基づくベイズ最適化は、ガウス過程回帰の推定平均E(x)と推定分散V(x)を用いて、argmax E(x)+aV(x)を次の観測点とする探索手法である。 E(x)は搾取、V(x)は探索に影響する項であるため、aの調整が探索と搾取のトレードオフを調整する係数である。より良い探索を実現するためには、探索空間の不確定性が高いときはaを高くし、低いときはaを低くすることが望ましい。本研究では、これを実現するため、探索空間全体の不確定性を推定分散V(x)の積分により定量化し、探索ウェイトaとして使用するアプローチを提案する。本講演では、ガウシアンカーネルにより表現された推定分散V(x)の積分の厳密な解析解を示すとともに、複数のベンチマーク関数に対する提案手法の探索パフォーマンスを報告する。 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) ベイズ最適化 / 機械学習 / ガウス過程 / / / / /  
(英) Bayesian optimization / Machine learning / Gaussian process / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 124, no. 446, IBISML2024-67, pp. 71-75, 2025年3月.
資料番号 IBISML2024-67 
発行日 2025-03-11 (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 IBISML2024-67

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2025-03-18 - 2025-03-19 
開催地(和) 滋賀大学 彦根キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) 基盤モデルとその応用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習一般 (IBISML) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2025-03-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 推定分散積分の解析解を導入した信頼性上限関数によるガウス過程ベイズ最適化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Gaussian process Bayesian optimization with upper confidence bound implementing analytical solution of estimated variance integration 
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) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) ガウス過程 / Gaussian process  
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) 大前 佑斗 / Yuto Omae / オオマエ ユウト
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: NU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 柿本 陽平 / Yohei Kakimoto / カキモト ヨウヘイ
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: NU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐々木 真 / Makoto Sasaki / ササキ マコト
第3著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: NU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 雅也 / Masaya Mori / モリ マサヤ
第4著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: NU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-03-19 11:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2024-67 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.446 
ページ範囲 pp.71-75 
ページ数
発行日 2025-03-11 (IBISML) 


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