智源社区 2024年09月12日
明日直播|Google DeepMind高级研究科学家在线分享,Vizier服务算法实现细节
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GoogleVizier已执行数百万次优化,加速众多系统。本文探讨其默认算法的实现细节,实验证明其鲁棒性与竞争力。

🎯GoogleVizier通过执行数百万次优化,加速了Google的诸多研究和生产系统,彰显了贝叶斯优化作为大规模服务的成功。其算法历经多年改进,融合了众多研究努力和用户反馈。

📋论文详细介绍了GoogleVizier默认算法的实现细节,涵盖输入输出预处理、高斯过程建模、上置信界采集函数以及Firefly采集函数优化等方面。

🔬多种实验表明,GoogleVizier默认算法在多种实际模式下,相较于其他业内算法,具有较强的鲁棒性和广泛的适用性。

报告主题:Google Vizier服务算法的实现细节

报告日期:09月12日(周四)10:30-11:30

报告要点:

Google Vizier has performed millions of optimizations and accelerated numerous research and production systems at Google, demonstrating the success of Bayesian optimization as a large-scale service. Over multiple years, its algorithm has been improved considerably, through the collective experiences of numerous research efforts and user feedback. In this talk, we discuss the implementation details and design choices of the current default algorithm provided by Open Source Vizier. Our experiments on standardized benchmarks reveal its robustness and versatility against well-established industry baselines on multiple practical modes.

Google Vizier已经执行了数百万次优化,并加速了Google的许多研究和生产系统,展示了贝叶斯优化作为大规模服务的成功。论文介绍了Google Vizier默认算法的实现细节,包括输入输出预处理、高斯过程建模、上置信界采集函数以及Firefly采集函数优化等,并在多种实验中证明了其相较于其他业内算法的鲁棒性与竞争力。使用马泰恩核、MAP估计、上置信界限采集函数以及Firefly进化优化采集函数最大化。

报告嘉宾:

Richard is currently a Senior Research Scientist at Google DeepMind in New York City. He works on the integration of Large Language Models (LLMs) for Automated Machine Learning and Reinforcement Learning. Previously, he has worked at OpenAI, Citadel Securities, and Microsoft Research Asia.

宋星佑,Google DeepMind高级研究科学家。他曾在OpenAI担任强化学习泛化方面的研究员,2019年以高级研究科学家的身份加入Google Brain,并从2023年起担任DeepMind高级研究科学家,从事GenAI方面的工作。

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GoogleVizier 算法实现 贝叶斯优化 鲁棒性
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