多様な探索問題のための情報論的ベイズ最適化の構築と材料科学データでの実践
针对各种搜索问题构建基于信息的贝叶斯优化及其在材料科学数据上的实现
基本信息
- 批准号:21H03498
- 负责人:
- 金额:$ 11.15万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
情報論的なマルチフィデリティベイズ最適化について,多次元のエントロピーに基づく拡張を実施し,論文誌NECOで発表した.これは高い信頼性の観測を得る際に,副産物として低い信頼性の情報も得られる場合や,同期的な設定での並列最適化などを含むものである.また,多段階のプロセスを含む実験状況下でのベイズ最適化を扱う方法についても論文誌NECOに発表している.国際学会ICML2023において,ベイズ最適化の代表的アプローチであるガウス過程UCBに関する理論解析及び,比較情報からのベイズ最適化に関する発表を行った.ベイズ最適化とユーザーの好みを反映するHuman-in-the loopを組み合わせる設定についても検討を行った.人の好みの問い合わせを情報論的に利得を評価し,選択的に行うことで効率的な最適化が可能になることを確認した.また,材料科学の雑誌媒体において,ガウス過程モデル及びベイズ最適化の材料科学応用について発表を行っている.さらに,新たに情報論的なアプローチが利点を持ち得る設定としてBiLevel最適化に関する検討を行った.この問題は目的関数の定義に別の最適化問題が含まれるような問題設定であり,本質的に難しい設定であるが,情報論的な利得を定義することで獲得関数が定義でき単純なベースラインを上回る効率が達成されることを確認した.このアプローチは前年度に提案した,制約付き問題に対する情報量の下限に基づく方法を土台にして構築している.
Optimization of information theory's information theory, multi-dimensional optimizationエントロピーに记づく拡张を実士し, NECOで発表した。 The test results are high and the trustworthiness is high, and the by-products are low trustworthiness information. In this case, the parallel optimization of the parallel setting of the same period is the same.また, multi-stage のプロセスをcontaining む実験 conditions でのベイズ optimal をう method についてもpaper journal NECO に発 table している. International Society ICML2023 において, ベイズoptimization representative アプローチであるガウス passed Theoretical analysis and analysis of Cheng UCB's clearance, Comparative Intelligence Optimization and Comparative Information's performance.ベイズOptimizationとユーザーの好みをReflectionするHuman-in-the loopを组み合わせるSETについても検问を行った. People are good and ask questions, information theory is good, and information theory is good, and selection is efficient, and optimization is possible, and confirmation is possible.また, material science の雑志 media において, ガウス process モデル and びベイズoptimization のmaterial science 応用 について発表を行っている.さらに, the なアプローチが Advantage をhold ちget る setting of the new たにInformation Theory としてBiLevel Optimization に Off する検検を行った.この problem は objective number の definition に の optimization problem が ま れ る よ う な problem setting で あ り, the essential に し い setting で あ る が, situation The report's definition of gains and gains, the definition of the number of passes, the definition of the number of points, the definition of pure gains, the efficiency of the last round, and the confirmation of the number of passes. The previous year's proposal was made, and the lower limit of the amount of information was restricted and the problem was solved.
项目成果
期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Sequential- and Parallel- Constrained Max-value Entropy Search via Information Lower Bound
- DOI:
- 发表时间:2021-02
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shion Takeno;T. Tamura;Kazuki Shitara;Masayuki Karasuyama
- 通讯作者:Shion Takeno;T. Tamura;Kazuki Shitara;Masayuki Karasuyama
カスケードタイプの多ステージプロセスに対するベイズ最適化
级联型多阶段过程的贝叶斯优化
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:草川隼也;竹野思温;稲津佑;沓掛健太郎;岩崎省吾;中野高志;烏山昌幸;宇治原徹;竹内一郎
- 通讯作者:竹内一郎
Preferential Bayesian Optimization with Hallucination Believer
幻觉信徒的优先贝叶斯优化
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Takeno;M. Nomura;and M. Karasuyama
- 通讯作者:and M. Karasuyama
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烏山 昌幸其他文献
Parametric optimization in machine learning
- DOI:
- 发表时间:
2011-11 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
烏山 昌幸 - 通讯作者:
烏山 昌幸
機械学習による大規模粒界モデル中の局所エネルギー予測
使用机器学习的大规模晶界模型中的局部能量预测
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
田村 友幸;烏山 昌幸;小林 亮;竹内 一郎 - 通讯作者:
竹内 一郎
機械学習を用いたロドプシンの吸収波長予測法とオプトジェネティクスツール開発への応用
基于机器学习的视紫红质吸收波长预测方法及其在光遗传学工具开发中的应用
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
井上 圭一;烏山 昌幸;神取 秀樹;竹内 一郎 - 通讯作者:
竹内 一郎
機械学習による微生物ロドプシンの吸収波長予測
使用机器学习预测微生物视紫红质的吸收波长
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
井上 圭一;烏山 昌幸;神取 秀樹;竹内 一郎 - 通讯作者:
竹内 一郎
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23K21696 - 财政年份:2024
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$ 11.15万 - 项目类别:
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$ 11.15万 - 项目类别:
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相似海外基金
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2338846 - 财政年份:2024
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$ 11.15万 - 项目类别:
Standard Grant
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CAS:利用 MOF 薄膜和机理研究,通过快速纳米粒子合成优化 CO2 生产甲醇。
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$ 11.15万 - 项目类别:
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2331711 - 财政年份:2024
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$ 11.15万 - 项目类别:
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- 资助金额:
$ 11.15万 - 项目类别:
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- 资助金额:
$ 11.15万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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真实与数字:国家图书馆文化遗产保护的可持续性优化
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AH/Z000041/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.15万 - 项目类别:
Research Grant