Spadek gradientu i wiele innych metod jest przydatnych do znajdowania lokalnych minimów w funkcjach kosztów. Mogą być wydajne, gdy funkcja kosztu może być szybko oszacowana w każdym punkcie, zarówno liczbowo, jak i analitycznie. Mam coś, co wydaje mi się niezwykłą sytuacją. Każda ocena mojej...
Istnieją znaczące współczesne badania dotyczące optymalizacji bayesowskiej (1) dostrajania hiperparametrów ML. Motywacją do kierowania jest tutaj minimalna liczba punktów danych, aby dokonywać świadomych wyborów, które punkty warto wypróbować (wywołania funkcji celu są drogie, więc zmniejszenie ich...
Tło i problem Korzystam z procesów Gaussa (GP) do regresji i późniejszej optymalizacji bayesowskiej (BO). Do regresji używam pakietu gpml dla MATLAB z kilkoma niestandardowymi modyfikacjami, ale problem jest ogólny. Jest dobrze znanym faktem, że gdy dwa dane treningowe znajdują się zbyt blisko w...