AI 词汇表
人工智能完整词典
200
个类别
2,608
个子类别
30,011
个术语
个术语
ALEBO（自适应线性嵌入贝叶斯优化）
一种贝叶斯优化技术，学习低维线性子空间来投影高维点，从而降低计算复杂度。
个术语
ADD-GP（加性高斯过程）
一种加性高斯过程模型，将目标函数分解为变量子组函数之和，在更高维度上具有更好的可扩展性。
个术语
高斯过程（GP）
一种定义在函数上的非参数概率模型，在贝叶斯优化中广泛用作代理模型来建模不确定性。
个术语
采集准则
贝叶斯优化中使用的启发式函数，通过平衡探索与利用来指导选择下一个评估点。
个术语
期望改进（EI）
一种流行的采集准则，计算相对于当前最佳观测值的期望改进，并根据模型的不确定性进行加权。
个术语
维度嵌入
一种降维技术，将高维搜索空间投影到执行优化的低维子空间中。
个术语
加性结构
假设目标函数可以分解为依赖于变量子集的函数之和，利用此假设来提高高维效率。
个术语
高维优化（高维BO）
贝叶斯优化的变体，适用于具有数十或数百维的搜索空间，需要专门的技术。
个术语
代理模型
昂贵目标函数的近似模型，用于贝叶斯优化中预测未评估点的值和不确定性。
个术语
ARD核（自动相关性确定）
高斯过程核，自动学习每个维度的重要性，能够在高维中识别相关变量。
个术语
随机嵌入
将高维空间随机投影到低维子空间的技术，假设只有少数方向是相关的。
个术语
信任区域贝叶斯优化
将搜索限制在当前最优解周围的信任区域内的贝叶斯优化方法，适用于高维问题。
个术语
GP-UCB（高斯过程上置信界）
利用高斯过程预测的上置信界来平衡探索与利用的采集准则。
个术语
核分解
将高斯过程核分解为一维核乘积的方法，降低高维计算复杂度。
个术语
高维多目标优化
贝叶斯优化向具有多个冲突目标的高维问题的扩展，需要适配的采集准则。
个术语
高维输出贝叶斯优化
目标函数返回高维向量的变体，需要多输出模型和专门的采集准则。
🔍