Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
ALEBO (Адаптивные линейные вложения для байесовской оптимизации)
Техника байесовской оптимизации, которая изучает низкоразмерное линейное подпространство для проецирования высокоразмерных точек, тем самым снижая вычислительную сложность.
ADD-GP (Аддитивный гауссовский процесс)
Модель аддитивного гауссовского процесса, которая разлагает целевую функцию в сумму функций подгрупп переменных, обеспечивая лучшую масштабируемость в высоких измерениях.
Гауссовский процесс (GP)
Непараметрическая вероятностная модель, определяющая распределение над функциями, широко используемая в качестве суррогата в байесовской оптимизации для моделирования неопределенности.
Критерий приобретения
Эвристическая функция, используемая в байесовской оптимизации для направления выбора следующей точки оценки, уравновешивая исследование и эксплуатацию.
Ожидаемое улучшение (EI)
Популярный критерий приобретения, который вычисляет ожидаемое улучшение по сравнению с текущим лучшим наблюдением, взвешенное по неопределенности модели.
Вложение размерности
Техника снижения размерности, которая проецирует высокоразмерное пространство поиска в подпространство меньшей размерности, где проводится оптимизация.
Аддитивная структура
Предположение, что целевая функция может быть разложена в сумму функций, зависящих от подмножеств переменных, используемое для повышения эффективности в высоких измерениях.
Оптимизация в высоких измерениях (High-Dimensional BO)
Вариант байесовской оптимизации, адаптированный к пространствам поиска с десятками или сотнями измерений, требующий специализированных техник.
Суррогатная модель (Surrogate Model)
Приблизительная модель дорогостоящей целевой функции, используемая в байесовской оптимизации для предсказания значений и неопределенности в неоцененных точках.
Ядро ARD (Automatic Relevance Determination)
Ядро гауссовского процесса, которое автоматически изучает важность каждого измерения, позволяя выявлять релевантные переменные в многомерном пространстве.
Случайное вложение
Техника, которая случайным образом проецирует многомерное пространство в подпространство меньшей размерности, предполагая, что только несколько направлений являются релевантными.
Байесовская оптимизация с доверительной областью (Trust Region BO)
Метод байесовской оптимизации, который ограничивает поиск доверительной областью вокруг лучшего текущего решения, адаптированный для многомерных задач.
GP-UCB (Gaussian Process Upper Confidence Bound)
Критерий приобретения, который балансирует исследование и использование, используя верхнюю доверительную границу на предсказании гауссовского процесса.
Факторизация ядра (Kernel Factorization)
Подход, который разлагает ядро гауссовского процесса в произведение одномерных ядер, снижая вычислительную сложность в многомерном пространстве.
Многокритериальная оптимизация в высоких размерностях
Расширение байесовской оптимизации для задач с несколькими противоречивыми целями в многомерном пространстве, требующее адаптированных критериев приобретения.
Байесовская оптимизация с многомерными выходами
Вариант, в котором целевая функция возвращает многомерные векторы, требующие многовыходных моделей и специализированных критериев приобретения.