Extrapolative Bayesian optimization with Gaussian process and neural network ensemble surrogate models
Bayesian optimization (BO) has emerged as the algorithm of choice for guiding the selection of experimental parameters in automated active learning driven high throughput experiments in materials science and chemistry. Previous studies suggest that optimization performance of the typical surrogate m...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lim, Yee-Fun, Ng, Chee Koon, Vaitesswar, U. S., Hippalgaonkar, Kedar |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Materials Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/159296 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Evolution-guided Bayesian optimization for constrained multi-objective optimization in self-driving labs
بواسطة: Low, Andre Kai Yuan, وآخرون
منشور في: (2024) -
HIGH DIMENSIONAL BAYESIAN OPTIMIZATION WITH APPLICATION TO TRAFFIC SIMULATION
بواسطة: SON JAEMIN
منشور في: (2016) -
AUTOMATED MACHINE LEARNING: NEW ADVANCES ON BAYESIAN OPTIMIZATION
بواسطة: DMITRII KHARKOVSKII
منشور في: (2021) -
Bayesian Optimization for Image Segmentation, Texture Flow Estimation and Image Deblurring
بواسطة: TAI YU WING
منشور في: (2010) -
Shrinkage Bayesian portfolio incorporating factor model in optimal portfolio selection: an empirical study.
بواسطة: Sarayut Nathapana, وآخرون
منشور في: (2015)