Bayesovská vícekriteriální optimalizace
Bayesian Multicriterial Optimization
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Stanislav Žák
Vedoucí práce
Šmídl Václav
Oponent práce
Pánek David
Studijní obor
Základy umělé inteligence a počítačových vědStudijní program
Otevřená informatikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce představím základní prvky Bayesovské optimalizace, jako jsou Gaussovské procesy, akviziční funkce a hyperparametry. Dále poskytnu názorné příklady optimalizace hyperparametrů, vlivu hyperparametrů na Gaussovský proces a Bayesovské optimalizace. Dále srovnává několik soudobých metod pro více kriteriální optimalizaci na syntetických i reálným světem inspirovných testovacích funkcích. This thesis introduces fundamental concepts of Bayesian optimization such as Gaussian processes, acquisition functions and hyperparameters. It provides examples of hyperparameter optimization, Gaussian process sensitivity to hyperparameters and Bayesian optimization. Several current methods for Multiobjective bayesian optimization are compared on synthetic and real world benchmarking functions.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13133 [787]