AAAI2022贝叶斯优化教程：机器学习与科学应用的优化框架

资源摘要信息:"AAAI2022最新「贝叶斯优化」教程.rar" 贝叶斯优化是机器学习和人工智能领域中的一种高效的黑盒优化技术。在诸多的工程和科学应用中，例如自动机器学习、神经结构搜索、超参数调优、编译器优化、材料设计和硬件设计等，常常需要对一组昂贵的评估目标进行优化，以做出最佳的设计选择。贝叶斯优化的核心思想是利用真实的实验数据构建一个代理模型（通常是高斯过程），并通过这个模型来智能地选择后续实验或者评估新点的性能，例如利用期望改进（EI）和上置信界限（UCB）等采集函数。 贝叶斯优化方法的关键步骤包括选择初始样本点、建立一个代理模型、确定采集函数以及选择下一个最优实验点。该过程不断迭代直到满足终止条件。贝叶斯优化特别适合以下情况：优化问题中的函数评估非常昂贵，需要减少评估次数；目标函数的解析形式未知或非常复杂，无法使用传统的梯度下降等优化方法。 在单保真度设置（即实验昂贵且函数评估准确）的单目标优化问题中，已经有很多关于贝叶斯优化的研究。然而，近年来的研究已经开始关注更具挑战性的问题设置，例如多目标优化，以及在多保真度函数评估中的应用（即使用不同资源成本和评估准确性的实验）。多保真度贝叶斯优化能够在评估成本和评估准确性之间进行权衡，以提高优化效率。 贝叶斯优化在实际应用中显示出其显著的性能优势，尤其是在那些难以通过传统优化方法处理的问题中。由于其能够很好地处理高维、非凸、多峰值和噪声环境下的优化问题，贝叶斯优化已经成为自动化机器学习和人工智能领域中的一个热门研究方向。 贝叶斯优化与其它优化方法相比的优势在于其对先验知识的利用和在搜索过程中的不确定性量化。通过代理模型对未知函数进行近似，贝叶斯优化能够结合先验知识和观测数据来指导搜索过程，这在很多情况下能够减少所需的实验次数。同时，贝叶斯优化在探索（exploration）和利用（exploitation）之间取得平衡，确保了找到全局最优解的可能性。 国际人工智能会议AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是一个历史悠久且影响力很大的会议，AAAI 2022是在线上全程举办的第36届大会，大会内容广泛，包括了多场由知名学者所做的研究进展报告。贝叶斯优化作为人工智能领域的一个重要研究分支，在这次大会上的教程报告无疑是AI研究者和工程师关注的焦点。通过参加此类教程，研究者和工程师可以深入理解贝叶斯优化的最新进展，并将其应用于自己的研究或工程实践中。 需要注意的是，贝叶斯优化虽然具有很多优点，但也存在一定的局限性。例如，在处理非常大的数据集时，高斯过程等代理模型的计算和存储开销可能会变得非常大。此外，贝叶斯优化的效果在很大程度上依赖于模型和采集函数的选择，这需要对问题有深刻的理解和经验。在面对不同问题时，研究者和工程师可能需要对贝叶斯优化的算法细节进行微调，以适应特定的优化任务。