關於此插件
該插件是用於使用 JMP 的高斯過程模型執行貝葉斯優化的插件。
系統需求
關於貝葉斯優化
貝葉斯最佳化是一種透過重複執行順序實驗來尋找最優解的方法。貝葉斯優化的主要流程如下。
- 透過適當數量的實驗創建空間填充計劃（或其他計劃）。
- 做一個實驗。
- 根據所得的數據估計高斯過程模型。
- 根據根據資料估計的高斯過程模型 g(x)（及其協方差矩陣 Σ），找到點 x*，其中根據適當的函數 A(.) 計算出的 A(g(x)) 最大。
- 新增 x* 作為實驗點並返回步驟 ii。
有關貝葉斯優化的更多信息，請參閱以下論文。
B. 沙赫里亞裡，K. 斯韋爾斯基，Z. 王，R. P。 Adams 和 N. de Freitas，“將人類帶出循環：貝葉斯優化回顧”，《IEEE 會議錄》，第 1 卷。 104，沒有。 1，頁。 148-175，一月 2016，doi：10.1109/JPROC.2015.2494218。
如何使用插件
（另請參閱隨附文件）
- 開啟包含您已進行的實驗數據的 JMP 數據表。 *註：目前外掛程式僅支援一個目標變數Y。此外，解釋變數 X 只能以連續尺度指定。
- 選擇加載項 > 貝葉斯優化。
- 配置列和選項。
- 分析完成後，將出現結果視窗。如果您要將候選實驗點新增至表中，請按一下「將行新增至表」按鈕。
- 如果要執行下一個實驗，可以透過執行表格腳本「Run Bayesian Optimization Add-in」在相同條件下執行貝葉斯最佳化。
螢幕截圖
如何使用此插件
該外掛程式可讓您使用 JMP 中的高斯過程模型執行貝葉斯最佳化。
貝葉斯最佳化是重複執行順序實驗並蒐索最佳解決方案時所使用的技術。
在進行真正的實驗之前，強烈建議使用一些偽數據來檢查它是否能正常運作。 有些情況下，透過很少的實驗就不可能很好地找到該點。
- 開啟您在其中輸入已完成的實驗資料的 JMP 資料表。
- 選擇加載項 > 貝葉斯優化。
- 設定列和選項。
- 分析完成後，將顯示一個視窗。 如果您要將候選實驗點新增至表中，請按一下「將行新增至表」按鈕。
- 如果要重複貝葉斯最佳化，請按一下表格腳本中的「執行貝葉斯最佳化外掛程式」。
欲了解更多信息，請參閱隨附的 pdf 文件。
