贝叶斯新材料搜索中的领域知识注入
人工智能
2023-11-28 v1
摘要
本文提出 DKIBO，一种容纳领域知识以调节搜索空间中探索的贝叶斯优化（BO）算法。贝叶斯优化近来已成为许多棘手科学问题的样本高效优化器。尽管各种现有 BO 框架允许输入先验信念以通过缩小空间加速搜索，但此类知识的融入并非总是直截了当，且常引入偏差并导致不佳性能。此处我们提出一种简单方法，在采集函数中融入结构知识：利用一个额外的确定性代理模型来增强高斯过程的近似能力。该模型根据手头问题的结构信息恰当选取，并作为朝向更知情采样的一个修正项。我们通过在材料设计任务中成功注入领域知识，实证展示了所提方法的实用价值。我们进一步在不同实验设定与消融分析中验证了方法的性能。
引用
@article{arxiv.2311.15162,
title = {Domain Knowledge Injection in Bayesian Search for New Materials},
author = {Zikai Xie and Xenophon Evangelopoulos and Joseph Thacker and Andrew Cooper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15162},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 5 figures, published in ECAI23