meta-pytorch/botorch

해결하는 문제

BoTorch는 베이지안 최적화를 위한 모듈형 프레임워크를 제공하여, 계산 비용이 큰 함수의 최적 파라미터를 효율적으로 찾을 수 있도록 합니다. 확률적 모델, 획득 함수, 최적화 알고리즘을 쉽게 조합하여 최적화 루프를 수행할 수 있습니다.

작동 방식

PyTorch 기반으로 구축되어 자동 미분과 GPU 가속을 활용하여 획득 함수를 최적화합니다. 재파라미터화 기법을 사용한 몬테카를로 기반의 획득 함수를 통해 제약 없는 가정 없이 다양한 확률적 모델과 함께 작동할 수 있습니다. GPyTorch와 원활하게 통합되어 가우시안 프로세스(GPs), 딥 및 컨볼루션 아키텍처와 같은 최신 확률적 모델을 지원합니다.

대상 사용자

베이지안 최적화 및 AI 분야의 연구자 및 고급 사용자로, 새로운 알고리즘을 구현하기 위한 저수준 API가 필요한 분들입니다. 연구 활동을 하지 않는 일반 사용자를 위한 경우, Ax를 사용하는 것을 권장합니다.

주요 특징

• 베이지안 최적화 기본 요소를 조합하기 위한 모듈형 인터페이스.
• GPU 가속과 동적 계산 그래프를 지원하는 네이티브 PyTorch 지원.
• 몬테카를로 기반 획득 함수 지원.
• 다중 작업 GPs, 딥 커널 학습, 딥 GPs를 위한 GPyTorch와의 1등급 통합.