meta-pytorch/botorch

何を解決するか

BoTorch はベイズ最適化のためのモジュール型フレームワークを提供し、高コストな関数の最適パラメータを効率的に見つけることを可能にします。確率的モデル、獲得関数、最適化アルゴリズムの組み合わせを簡素化し、最適化ループを実行できます。

動作方法

PyTorch に基づいて構築されており、自動微分と GPU 加速を活用して獲得関数を最適化します。再パラメータ化トリックを用いたモンテカルロベースの獲得関数により、制限のない仮定なしに幅広い確率的モデルに対応できます。GPyTorch とシームレスに統合され、ガウス過程（GPs）、ディープおよび畳み込みアーキテクチャなどの最先端の確率的モデルをサポートします。

対象ユーザー

ベイズ最適化および AI 分野の研究者や高度な実務家で、新しいアルゴリズムを実装するための低レベル API を必要とする方々。研究活動を行わないエンドユーザー向けには、Ax の使用を推奨しています。

特徴

• ベイズ最適化の基本要素を組み合わせるためのモジュール型インターフェース。
• GPU 加速と動的計算グラフをサポートするネイティブ PyTorch 対応。
• モンテカルロベースの獲得関数のサポート。
• 多タスク GPs、ディープカーネル学習、ディープ GPs に対応する GPyTorch との第一級の統合。