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人工智能完整词典
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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