Древовидный оценщик Парзена может более эффективно решать задачи комбинаторной оптимизации типа «...

В данной статье рассматривается проблема применения древовидного оценщика Парзена (TPE) к задачам комбинаторной оптимизации типа «черный ящик», часто встречающимся в таких областях, как химия и биология. Традиционный TPE испытывает трудности с комбинаторными задачами, поскольку рассматривает все комбинации как одинаково похожие. Авторы предлагают эффективный комбинаторный алгоритм для TPE, который включает в себя определяемую пользователем структуру расстояния между категориями, эффективно обобщая категориальное ядро ​​численным ядром. Они вносят модификации для обработки больших комбинаторных пространств поиска и снижают временную сложность вычислений ядра. Экспериментальные результаты на синтетических задачах показывают, что предложенный метод находит лучшие решения с меньшим количеством вычислений по сравнению с исходным TPE. Алгоритм реализован в открытой среде Optuna. Эта работа устраняет разрыв между TPE и комбинаторной оптимизацией, предлагая улучшения в эффективности и производительности выборки. #TPE #КомбинаторнаяОптимизация #ГиперпараметрическаяОптимизация #ОптимизацияЧерногоЯщика #МашинноеОбучение #Optuna #Алгоритм Статья - https://arxiv.org/pdf/2507.08053v1 Подписка - https://t.me/arxivdotorg Пожертвования: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM