AI 词汇表
人工智能完整词典
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高斯过程
概率模型，定义函数上的分布，构成贝叶斯优化的基础，用于建模不确定性。
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采集函数
启发式策略如EI、UCB和PI，平衡探索与利用以指导评估点的选择。
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多目标优化
扩展贝叶斯优化以同时优化多个相互冲突的目标函数，寻找帕累托前沿。
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高维优化
专门技术如ALEBO和ADD-GP，用于克服贝叶斯优化中的维度诅咒。
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并行与批量优化
同时评估多个点以利用并行资源加速优化的方法。
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元学习用于贝叶斯优化
通过迁移先前优化任务的知识来加速新优化任务的方法。
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神经网络架构优化
应用贝叶斯优化自动发现最优神经网络架构
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超参数调整
使用贝叶斯优化自动优化机器学习模型的超参数。
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多保真度优化
使用低成本近似策略以加速昂贵函数优化的方法。
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带约束的贝叶斯优化
处理搜索空间中显式或隐式约束的贝叶斯优化扩展
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噪声数据的贝叶斯优化
适应贝叶斯优化以处理噪声或随机函数评估的技术。
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BO用于上下文强盗问题
将BO应用于依赖上下文的行动问题中。
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BO 的核设计
设计与选择专用核以有效捕捉目标函数结构
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组合优化中的贝叶斯优化
针对离散或组合搜索空间（如图和排列）的贝叶斯优化适配方法
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实时贝叶斯优化
针对实时应用严格时间约束优化的贝叶斯优化实现
17 个术语
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