:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhao, Jiayu, Yang, Renyu, Qiu, Shenghao, Wang, Zheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2302.08298
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Generative Bayesian Optimization: Generative Models as Acquisition Functions
von: Oliveira, Rafael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deterministic Global Optimization of the Acquisition Function in Bayesian Optimization: To Do or Not To Do?
von: Georgiou, Anastasia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FunBO: Discovering Acquisition Functions for Bayesian Optimization with FunSearch
von: Aglietti, Virginia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Papenmeier, Leonard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Batch Acquisition Function Evaluations and Decouple Optimizer Updates for Faster Bayesian Optimization
von: Irie, Kaichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Standard Acquisition Is Sufficient for Asynchronous Bayesian Optimization
von: Riegler, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Curvature-aware Expected Free Energy as an Acquisition Function for Bayesian Optimization
von: Meera, Ajith Anil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Adaptive Dropout Approach for High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Huang, Jundi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FigBO: A Generalized Acquisition Function Framework with Look-Ahead Capability for Bayesian Optimization
von: Chen, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Bayesian Optimization for Quality Improvement in Fuselage Assembly
von: Liu, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating in High-Dimensional Search Space: A Hierarchical Bayesian Optimization Approach
von: Li, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOOST: A Data-Driven Framework for the Automated Joint Selection of Kernel and Acquisition Functions in Bayesian Optimization
von: Park, Joon-Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High Dimensional Bayesian Optimization using Lasso Variable Selection
von: Hoang, Vu Viet, et al.
Veröffentlicht: (2025)

We Still Don't Understand High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Doumont, Colin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Standard Gaussian Process is All You Need for High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Xu, Zhitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparison of High-Dimensional Bayesian Optimization Algorithms on BBOB
von: Santoni, Maria Laura, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Expected Coordinate Improvement for High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Zhan, Dawei
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Agent LLMs for Adaptive Acquisition in Bayesian Optimization
von: Carbonati, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe Bayesian Optimization for the Control of High-Dimensional Embodied Systems
von: Wei, Yunyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Dimensional Tensor Discriminant Analysis with Incomplete Tensors
von: Chen, Elynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization with Inexact Acquisition: Is Random Grid Search Sufficient?
von: Kim, Hwanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Functional Factor Models: Forecasting High-Dimensional Functional Time Series via Bayesian Nonparametric Factorization
von: Liu, Yirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Polynomial Width is Sufficient for Set Representation with High-dimensional Features
von: Wang, Peihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bounce: Reliable High-Dimensional Bayesian Optimization for Combinatorial and Mixed Spaces
von: Papenmeier, Leonard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Relaxing the Additivity Constraints in Decentralized No-Regret High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Bardou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)

High-Dimensional Bayesian Optimization via Random Projection of Manifold Subspaces
von: Nguyen, Quoc-Anh Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trading Convergence Rate with Computational Budget in High Dimensional Bayesian Optimization
von: Tran-The, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Computationally Efficient High-Dimensional Bayesian Optimization via Variable Selection
von: Shen, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2021)

High-Dimensional Bayesian Optimization via Semi-Supervised Learning with Optimized Unlabeled Data Sampling
von: Yin, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unleashing the Potential of Fractional Calculus in Graph Neural Networks with FROND
von: Kang, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Acquisition Selection for Bayesian Optimization with Large Language Models
von: Ngo, Giang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reconstructing Deep Neural Networks: Unleashing the Optimization Potential of Natural Gradient Descent
von: Liu, Weihua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Axis-Aligned Subspaces for High-Dimensional Bayesian Optimization with Group Testing
von: Hellsten, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Bayesian Optimization Using Both Random and Supervised Embeddings
von: Priem, Rémy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BO4Mob: Bayesian Optimization Benchmarks for High-Dimensional Urban Mobility Problem
von: Ryu, Seunghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regional Expected Improvement for Efficient Trust Region Selection in High-Dimensional Bayesian Optimization
von: Namura, Nobuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Dimensional Tensor Discriminant Analysis: Low-Rank Discriminant Structure, Representation Synergy, and Theoretical Guarantees
von: Chen, Elynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient Compressed Sensing: A Query-Efficient Gradient Estimator for High-Dimensional Zeroth-Order Optimization
von: Qiu, Ruizhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Sampling Data Structures for Tensor Products in Turnstile Streams
von: Song, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Direct Acquisition Optimization for Low-Budget Active Learning
von: Zhao, Zhuokai, et al.
Veröffentlicht: (2024)