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多目標貝葉斯優(yōu)化 : 面向大模型的超參調(diào)優(yōu)理論 讀者對象:本書可作為當(dāng)前大模型超參調(diào)優(yōu)理論研究與應(yīng)用實踐的指導(dǎo)用書, 同時也可作為演化學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化、大數(shù)據(jù)及人工智能等相關(guān)專業(yè)的教材與參考用書
本書將關(guān)注大模型超參調(diào)優(yōu)這類昂貴的多目標優(yōu)化問題, 針對其經(jīng)典的求解方法即貝葉斯優(yōu)化優(yōu)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函數(shù)評估問題、獲取函數(shù)優(yōu)化效率問題以及維度災(zāi)難和邊界問題, 本書對多目標貝葉斯優(yōu)化方法進行了四個方面的研究, 旨在有效地求解低維和高維昂貴的多目標優(yōu)化問題。
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