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Enregistrement W4289870909 · doi:10.1287/stsy.2022.0096

Convergence Rates of Epsilon-Greedy Global Optimization Under Radial Basis Function Interpolation

2022· article· en· W4289870909 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStochastic Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsRate of convergenceInterpolation (computer graphics)Convergence (economics)Mathematical optimizationSampling (signal processing)Function (biology)Applied mathematicsBasis (linear algebra)Global optimizationSpace (punctuation)Computer scienceFilter (signal processing)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study a global optimization problem where the objective function can be observed exactly at individual design points with no derivative information. We suppose that the design points are determined sequentially using an epsilon-greedy algorithm, that is, by sampling uniformly on the design space with a certain probability and otherwise sampling in a local neighborhood of the current estimate of the best solution. We study the rate at which the estimate converges to the global optimum and derive two types of bounds: an asymptotic pathwise rate and a concentration inequality measuring the likelihood that the asymptotic rate has not yet gone into effect. The order of the rate becomes faster when the width of the local search neighborhood is made to shrink over time at a suitably chosen speed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle