主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2019年度人工知能学会全国大会(第33回)
回次: 33
開催地: 新潟県新潟市 朱鷺メッセ
開催日: 2019/06/04 - 2019/06/07
ベイス最適化において, 獲得関数の未定パラメータを容易かつ適切に設定するため, 評価点の勾配を用いて適応的にGP-UCBの獲得関数の未定パラメータを選択する方法を提案した. 本手法では, 獲得関数の未定パラメータの変化に対する評価点の移動距離を評価指標とすることで, 獲得関数の未定パラメータを決定する. 提案手法を複数の最適化問題で検証した結果, Cummulative Regretが既存手法と同等か改善する結果が得られた. また, 提案手法によって選択されたGP-UCBの未定パラメータのラウンド依存性が, 理論的に導出されたGP-UCBの未定パラメータの推奨値と類似した傾向を示しており, 提案手法による獲得関数パラメータの選択が理論と矛盾しないことが確認された.