多目標貝葉斯優化-面向大模型的超參調優理論 徐華 王洪燕 9787302667513 【台灣高等教育出版社】

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書名:多目標貝葉斯優化-面向大模型的超參調優理論
ISBN:9787302667513
出版社:清華大學
著編譯者:徐華 王洪燕
頁數:182
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1681169
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內容簡介

本書關注大模型超參調優這類昂貴的多目標優化問題,針對其經典的求解方法(貝葉斯優化方法)開展理論方法探索。針對低維和高維決策空間中的并行化麗數評估問題,獲取函數優化效率問題以及維度災難和邊界問題,本書對多目標貝葉斯優化方法進行四方面的研究,旨在有效地求解低維和高維昂貴的多目標優化問題。 本書可作為當前大模型超參調優理論研究與應用實踐的指導書,也可作為演化學習、智能優化、大數據及人工智慧等相關專業的教材和參考書。

作者簡介

徐華,博士,2003年畢業於清華大學計算機科學與技術系,現為清華大學計算機科學與技術系長聘副教授,博士生導師。從事多模態智能信息處理、智能優化和共融機器人智能控制等研究工作。擔任愛思唯爾(Elsevier)開放期刊Intelligent Systems with Applications首任主編,權威期刊Expert Systems with Applications副主編。完成國家科技重大專項課題3項,國家自然科學基金項目4項,國家973項目二級課題2項,國家863項目(課題)5項,國際500強企業(寶潔、西門子、安捷倫等)合作項目13項。目前已在本專業領域權威國際期刊和AAAI、ACL、ACMMM等頂級會議上發表學術論文100餘篇。獲得國家科技進步獎二等獎1項(集體獎),北京市科學技術獎一等獎1項,北京市科學技術獎二等獎1項(集體獎),北京市科學技術獎三等獎1項,重慶市科技進步獎三等獎1項,中國物流與採購聯合會科技發明獎一等獎1項,中國物流與採購聯合會科學技術獎一等獎1項。作為主講教師,主講清華大學全校性課程「數據挖掘:方法與應用」「工業數據挖掘與分析」「互聯網產品設計」等課程。獨立編寫專著和教材5本,其中《演化機器學習》是國內首部演化機器學習領域的學術專著;《面向共融機器人的自然交互——人機對話意圖理解》是國內首部共融機器人自然交互領域的學術專著;《數據挖掘:方法與應用》和《數據挖掘:方法與應用——應用案例》已經被國內眾多高校選用為配套教材,並獲得清華大學優秀教材(2020年)二等獎。

目錄

第1章 概述
1 1 研究背景
1 2 昂貴的多目標優化問題
1 3 研究現狀分析
1 3 1 低維多目標貝葉斯優化方法
1 3 2 高維多目標貝葉斯優化方法
1 4 本書的主要研究內容
1 5 本書的結構安排
第2章 背景知識
2 1 基本概念
2 2 貝葉斯優化
2 3 高斯過程
2 3 1 均值函數和核函數選擇
2 3 2 超參數選擇
2 4 獲取函數
2 4 1 期望改進
2 4 2 知識梯度
2 4 3 熵搜索和預測熵搜索
2 4 4 多步最優獲取函數
2 5 標準合成的多目標測試問題
2 6 多目標優化方法的評價指標
2 7 本章小結
第3章 研究綜述
3 1 綜述部分的總體結構
3 2 相關研究工作
3 2 1 高維優化
3 2 2 組合優化
3 2 3 雜訊和魯棒優化
3 2 4 昂貴的約束優化
3 2 5 多目標優化
3 2 6 多任務優化
3 2 7 多保真度優化
3 2 8 遷移學習/元學習
3 2 9 并行/批次貝葉斯優化
3 3 本章小結
第4章 基於自適應採樣的批量多目標貝葉斯優化方法
4 1 引言
4 2 ParEGO簡介與局限性分析
4 3 基於自適應採樣的批量多目標貝葉斯優化的研究方法
4 3 1 演算法框架
4 3 2 初始化
4 3 3 函數評估與目標函數聚合
4 3 4 獲取函數
4 3 5 自適應批量採樣
4 3 6 高斯模型及更新
4 4 實驗
4 4 1 實驗設置
4 4 2 標準合成測試集上的對比結果
4 4 3 採樣策略對演算法性能的影響
4 5 神經網路超參調優任務案例分析
4 5 1 問題描述
4 5 2 實驗結果與分析
4 6 本章小結
第5章 基於塊坐標更新的高維多目標貝葉斯優化方法
5 1 引言
5 2 基於塊坐標更新的高維多目標貝葉斯優化的研究方法
5 2 1 演算法框架
5 2 2 初始化
5 2 3 函數評估與目標函數聚合
5 2 4 塊坐標更新
5 2 5 E貪心獲取函數
5 2 6 高斯模型及候選解推薦
5 3 實驗
5 3 1 實驗設置
5 3 2 標準合成測試集上的對比結果
5 3 3 塊坐標更新對決策空間降維的影響
5 3 4 E-貪心獲取函數對平衡收斂性與多樣性的影響
5 3 5 塊大小d對演算法性能的影響
5 3 6 上下文向量對演算法性能的影響
5 4 本章小結
第6章 基於可加高斯結構的高維多目標貝葉斯優化方法
6 1 引言
6 2 ADD-GP-UCB簡介與局限性分析
6 3 基於可加高斯結構的高維多目標貝葉斯優化的研究方法
6 3 1 演算法框架
6 3 2 初始化
6 3 3 函數評估與目標函數聚合
6 3 4 決策空間劃分學習
6 3 5 可加高斯模型
6 3 6 可加雙目標獲取函數和候選解推薦
6 3 7 模型更新
6 4 實驗
6 4 1 實驗設置
6 4 2 標準合成測試集上的對比結果
6 4 3 可加雙目標獲取函數對演算法性能的影響
6 5 本章小結
第7章 基於變數交互分析的高維多目標貝葉斯優化方法
7 1 引言
7 2 基於變數交互分析的高維多目標貝葉斯優化的研究方法
7 2 1 演算法框架
7 2 2 初始化與函數評估
7 2 3 可分多目標問題重定義
7 2 4 決策空間劃分學習
7 2 5 多目標可加高斯模刑
7 2 6 候選解推薦
7 2 7 模型更新
7 3 實驗
7 3 1 實驗設置
7 3 2 標準合成測試集上的對比結果
7 3 3 獲取函數對演算法性能的影響
7 4 本章小結
第8章 智能交通領域優化問題案例分析
8 1 問題描述
8 1 1 汽車側面碰撞問題
8 1 2 帶有偏好信息的汽車駕駛室設計問題
8 2 實驗結果與分析
8 2 1 汽車側面碰撞問題的結果分析
8 2 2 帶有偏好信息的汽車駕駛室設計問題的結果分析
8 3 本章小結
第9章 未來研究工作展望
9 1 分散式貝葉斯優化
9 2 聯邦貝葉斯優化
9 3 動態優化
9 4 異構評估
9 5 演算法公平性
9 6 非平穩優化
9 7 負遷移
第10章 全書總結
參考文獻
附錄
英文對照表
圖索引
表索引
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