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数学

多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论

作者：徐华，王洪燕，袁源

出版社：清华大学出版社出版时间：2024-07-01

开本： 16开 页数： 182

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论版权信息

ISBN：9787302667513
条形码：9787302667513 ; 978-7-302-66751-3
装帧：70g胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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数学

多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论本书特色

深入多层次研究：全面探索各类代表性的多目标智能优化方法在各个领域中的实际应用，为专业人员提供实用指南和解决方案，助力问题解决与智能决策。启发自然界的算法：借鉴生物系统的智慧，采用仿生智能优化算法，突破传统数学解析方法，解决昂贵多目标优化问题，提供独到的优化解决方案。专注高维多目标贝叶斯优化：关注高维目标空间中的挑战，引入算法和技术，包括目标降维和代理模型的辅助优化，为处理现实世界中复杂智能决策问题提供关键方法和工具。

多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论内容简介

本书关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题，针对其经典的求解方法（贝叶斯优化方法）开展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化丽数评估问题，获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题，本书对多目标贝叶斯优化方法进行四方面的研究，旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。本书可作为当前大模型超参调优理论研究与应用实践的指导书，也可作为演化学习、智能优化、大数据及人工智能等相关专业的教材和参考书。

多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论目录

第1章概述 1.1 研究背景 1.2 昂贵的多目标优化问题 1.3 研究现状分析 1.3.1 低维多目标贝叶斯优化方法 1.3.2 高维多目标贝叶斯优化方法 1.4 本书的主要研究内容 1.5 本书的结构安排第2章背景知识 2.1 基本概念 2.2 贝叶斯优化 2.3 高斯过程 2.3.1 均值函数和核函数选择 2.3.2 超参数选择 2.4 获取函数 2.4.1 期望改进 2.4.2 知识梯度 2.4.3 熵搜索和预测熵搜索 2.4.4 多步获取函数 2.5 标准合成的多目标测试问题 2.6 多目标优化方法的评价指标 2.7 本章小结第3章研究综述 3.1 综述部分的总体结构 3.2 相关研究工作 3.2.1 高维优化 3.2.2 组合优化 3.2.3 噪声和鲁棒优化 3.2.4 昂贵的约束优化 3.2.5 多目标优化 3.2.6 多任务优化 3.2.7 多保真度优化 3.2.8 迁移学习/元学习 3.2.9 并行/批次贝叶斯优化 3.3 本章小结第4章基于自适应采样的批量多目标贝叶斯优化方法 4.1 引言 4.2 ParEGO简介与局限性分析 4.3 基于自适应采样的批量多目标贝叶斯优化的研究方法 4.3.1 算法框架 4.3.2 初始化 4.3.3 函数评估与目标函数聚合 4.3.4 获取函数 4.3.5 自适应批量采样 4.3.6 高斯模型及新 4.4 实验 4.4.1 实验设置 4.4.2 标准合成测试集上的对比结果 4.4.3 采样策略对算法性能的影响 4.5 神经网络超参调优任务案例分析

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多目标贝叶斯优化:面向大模型的超参调优理论作者简介

徐华，博士，1998年获得西安交通大学计算机专业学士学位；2003年获得清华大学计算机应用技术专业博士学位；现为清华大学计算机系副教授，博士生导师。主要研究兴趣领域包括：网络文本数据挖掘、智能信息处理和机器人智能控制等。作为项目负责人、首席技术专家或研发骨干，负责完成科技重大专项课题3项，自然科学基金项目4项， 973项目二级课题2项， 863项目（课题）5项， 500强企业（宝洁、西门子、安捷伦等）合作项目13项。目前已在本专业领域期刊和会议上发表学术论文97篇；编写教材2本，参与编写学术专著2部。作为完成人获得发明专利16项， PCT发明专利4项，软件著作权15项。作为清华方面的完成人，获得科技进步二等奖1项，北京市科学技术一等奖、二等奖和三等奖各1项，重庆市科学技术三等奖1项，行业协会科学技术一等奖2项等。

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