Local Entropy Search over Descent Sequences for Bayesian Optimization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Stenger, David, Lindicke, Armin, von Rohr, Alexander, Trimpe, Sebastian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Local Bayesian Optimization for Controller Tuning with Crash Constraints
von: von Rohr, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Local Preferential Bayesian Optimization
von: Menn, Johanna, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization
von: Brunzema, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Viability of Future Actions: Robust Safety in Reinforcement Learning via Entropy Regularization
von: Massiani, Pierre-François, et al.
Veröffentlicht: (2025)

STEB: In Search of the Best Evaluation Approach for Synthetic Time Series
von: Stenger, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Automated Optimisation of Hyperparameters and Reward Shape
von: Dierkes, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sample-Efficient Bayesian Optimization with Transfer Learning for Heterogeneous Search Spaces
von: Deshwal, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search Spaces
von: Fan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Search for Customized Activation Functions with Gradient Descent
von: Strack, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ranking over Regression for Bayesian Optimization and Molecule Selection
von: Tom, Gary, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dependency Structure Search Bayesian Optimization for Decision Making Models
von: Rajpal, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimizing ML Training with Metagradient Descent
von: Engstrom, Logan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BayeSQP: Bayesian Optimization through Sequential Quadratic Programming
von: Brunzema, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

In Search of Lost DNA Sequence Pretraining
von: Tang, Zhijiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mirror Descent and Novel Exponentiated Gradient Algorithms Using Trace-Form Entropies and Deformed Logarithms
von: Cichocki, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting the Initial Steps in Adaptive Gradient Descent Optimization
von: Abuduweili, Abulikemu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Almost Bayesian: The Fractal Dynamics of Stochastic Gradient Descent
von: Hennick, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Activation-Descent Regularization for Input Optimization of ReLU Networks
von: Yu, Hongzhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BONSAI: Bayesian Optimization with Natural Simplicity and Interpretability
von: Daulton, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Double Descent in Reinforcement Learning with LSTD and Random Features
von: Brellmann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust Optimization
von: Kumar, Ramnath, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Soft Sequence Policy Optimization
von: Glazyrina, Svetlana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Understanding and Preventing Entropy Collapse in RLVR with On-Policy Entropy Flow Optimization
von: Xu, Huimin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Jacobian Descent for Multi-Objective Optimization
von: Quinton, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOxCrete: A Bayesian Optimization Open-Source AI Model for Concrete Strength Forecasting and Mix Optimization
von: Baten, Bayezid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SeqNAS: Neural Architecture Search for Event Sequence Classification
von: Udovichenko, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Bayesian Optimization
von: Chakraborty, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient Dynamics of Attention: How Cross-Entropy Sculpts Bayesian Manifolds
von: Agarwal, Naman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond State-Wise Mirror Descent: Offline Policy Optimization with Parametric Policies
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PSMGD: Periodic Stochastic Multi-Gradient Descent for Fast Multi-Objective Optimization
von: Xu, Mingjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimization, Generalization and Differential Privacy Bounds for Gradient Descent on Kolmogorov-Arnold Networks
von: Wang, Puyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Think Just Enough: Sequence-Level Entropy as a Confidence Signal for LLM Reasoning
von: Sharma, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulation-Aided Policy Tuning for Black-Box Robot Learning
von: He, Shiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TSRM: A Lightweight Temporal Feature Encoding Architecture for Time Series Forecasting and Imputation
von: Leppich, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Soft Policy Optimization: Online Off-Policy RL for Sequence Models
von: Cohen, Taco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformer Injectivity & Geometric Robustness - Analytic Margins and Bi-Lipschitz Uniformity of Sequence-Level Hidden States
von: von Strauss, Mikael
Veröffentlicht: (2025)

RosettaSearch: Multi-Objective Inference-Time Search for Protein Sequence Design
von: Kshirsagar, Meghana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Auto-Unrolled Proximal Gradient Descent: An AutoML Approach to Interpretable Waveform Optimization
von: Kaplan, Ahmet
Veröffentlicht: (2026)

Optimizing Predictive AI in Physical Design Flows with Mini Pixel Batch Gradient Descent
von: Yang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)