BCMA-ES II：重访贝叶斯 CMA-ES
机器学习
2019-04-10 v2 机器学习
摘要
本文重访贝叶斯 CMA-ES，并针对正态 Wishart 分布给出更新。它强调了正态先验与正态逆 Wishart 先验之间的差异。经过若干计算，我们证明唯一的差异出人意料地仅在于期望协方差。我们证明，由于逆的凸性，在正态 Wishart 先验模型中期望协方差应当更低。我们提出一个混合模型，它推广了正态 Wishart 与正态逆 Wishart 两种模型。最后我们给出多种数值实验，以比较这两种方法以及广义方法。
引用
@article{arxiv.1904.01466,
title = {BCMA-ES II: revisiting Bayesian CMA-ES},
author = {Eric Benhamou and David Saltiel and Beatrice Guez and Nicolas Paris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01466},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 15 figures