AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
高斯过程
一种非参数概率模型，它在函数上定义分布，由均值函数和协方差函数（核）特征化。
術語
采集函数
一种启发式函数，通过基于代理模型平衡探索与开发来指导下个评估点的选择。
術語
期望改进
一种采集函数，计算相对于当前最佳观察的期望改进，用其发生概率加权。
術語
改进概率
一种采集函数，最大化相对于当前最佳点的改进概率，不考虑改进的幅度。
術語
核函数
一种测量输入点之间相似性的函数，定义高斯过程的协方差结构，影响建模函数的正则性。
術語
超先验
模型超参数（如核参数）的先验分布，允许通过贝叶斯推断自动学习这些参数。
術語
序列模型优化
一种通用优化框架，使用序列模型根据先前的观察提出新的评估点。
術語
多目标贝叶斯优化
贝叶斯优化的扩展，处理多个冲突目标，寻求最优帕累托前沿而非单一最优解。
術語
噪声处理
用于建模和管理目标函数观测中噪声的技术，对于带有噪声评估的实际应用至关重要。
術語
并行贝叶斯优化
同时提出多个点进行并行评估的变体，使用适用于批次选择的获取标准。
術語
核函数设计
设计或选择适当的协方差函数以捕获目标函数特定属性的过程。
術語
获取函数优化
通过最大化获取函数来找到下一个评估候选点的二次优化问题。
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