AI 词汇表

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改进概率 (PI)

一种采集函数，选择最有可能超过特定改进阈值的点，主要促进对已知区域的利用。

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噪声超参数

高斯过程中的参数，用于建模目标函数观测中的噪声方差，对于处理噪声数据至关重要。

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核函数 (Kernel)

在高斯过程中定义两个点之间协方差的函数，决定建模函数的平滑度和特性（例如：RBF核、Matérn核）。

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遗憾值

贝叶斯优化中的性能度量，量化全局最优值与迄今为止找到的最佳值之间的差异。

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最大后验概率估计 (MAP)

贝叶斯优化的阶段，在此阶段找到最大化采集函数的点，通常通过多起点优化方法或网格搜索实现。

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互信息熵

一种高级采集函数，选择能够最大化关于全局最优位置熵减少期望值的点，促进非常有针对性的探索。

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GP-UCB

专门为高斯过程推导的置信上界变体，对累积遗憾值具有理论保证。

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多目标贝叶斯优化

将贝叶斯优化扩展到具有多个冲突目标的问题，使用适应的采集函数如超体积期望改进。