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베이지안 최적화
비용이 많이 드는 블랙박스 함수에 대한 순차적 최적화 전략으로, 목적 함수의 확률적 대리 모델(가우스 과정)을 구축한 후 획득 함수(EI, UCB)를 최대화하여 다음 평가 지점을 선택한다. 로봇공학에서 베이지안 최적화는 제어기 이득, 보상 함수 매개변수, 하이퍼파라미터를 최소한의 평가로 조정하는 데 사용된다.
비용이 많이 드는 블랙박스 함수에 대한 순차적 최적화 전략으로, 목적 함수의 확률적 대리 모델(가우스 과정)을 구축한 후 획득 함수(EI, UCB)를 최대화하여 다음 평가 지점을 선택한다. 로봇공학에서 베이지안 최적화는 제어기 이득, 보상 함수 매개변수, 하이퍼파라미터를 최소한의 평가로 조정하는 데 사용된다.