概念独立局部高斯过程 / Independent Local Gaussian Process
GP-ind
一种用于大规模贝叶斯优化的方法,将搜索空间划分为多个独立子区域,每个子区域训练局部高斯过程,并配合信赖域机制进行优化。该方法计算高效但存在边界不连续和长程信息丢失的问题。
时间轴 (近 90 天)
11月3日
GP-ind(独立局部高斯过程)搭配信赖域的方法在大规模贝叶斯优化中会产生区域边界不连续、丢失长程相关性,并带来计算开销骤增的问题。
待验证50%
一种用于大规模贝叶斯优化的方法,将搜索空间划分为多个独立子区域,每个子区域训练局部高斯过程,并配合信赖域机制进行优化。该方法计算高效但存在边界不连续和长程信息丢失的问题。
GP-ind(独立局部高斯过程)搭配信赖域的方法在大规模贝叶斯优化中会产生区域边界不连续、丢失长程相关性,并带来计算开销骤增的问题。