Core Concepts
高次元複雑システムの最適化のために、ストохャスティック木探索、ダイナミック上限信頼区間、短距離逆伝播メカニズムを導入し、機械学習モデルを用いて反復的に大域的最適解を近似する。
Abstract
本研究では、高次元複雑システムの最適化のために、ストохャスティック木探索法(DOTS)を提案した。DOTSは、ストохャスティックな木の拡張、ダイナミックな上限信頼区間(DUCB)、短距離逆伝播メカニズムを導入することで、機械学習モデルを用いて反復的に大域的最適解を近似する。
ベンチマーク問題の結果から、DOTSは既存手法に比べ10~20倍高速に収束し、2,000次元までの問題で大域的最適解を見出すことができることが示された。さらに、材料科学、物理学、生物学の様々な複雑システムへの適用例を示し、DOTSが既存手法を大きく上回る性能を発揮することを実証した。これにより、自律的な知識発見を可能にし、自走型の仮想実験室の構築を促進する。本手法の発展は、自然科学分野のみならず、全ての定量的学問分野における課題解決に適用可能である。
Stats
2,000次元までの問題で大域的最適解を見出すことができる
既存手法に比べ10~20倍高速に収束する
Quotes
高次元複雑システムの最適化のために、ストохャスティック木探索、ダイナミック上限信頼区間、短距離逆伝播メカニズムを導入した。
DOTSは、材料科学、物理学、生物学の様々な複雑システムへの適用例で、既存手法を大きく上回る性能を発揮した。