ベイズ最適化を利用して、inputの値とoutputの値だけがわかっているブラックボックスな関数(シミュレーション)に対して、
次の実験input値を求めたいと思っています。
例えば、値は適当ですが、以下の10組のinput(x)とoutput(y)が過去の実験で分かっていて、次の11回目の実験のinputを求めたいです。
x1 = 1.2, y1 = 5
x2 = 1.4, y2 = 6
・・・
x10 = 1.1, y10 = 7
しかし、ネットで検索しても見つかるサンプルコードは、f(x)という関数を定義した上で次の実験値を更新するものばかりで、
f(x)がわからないと実装できないものばかりに見えました。
そのf(x)がわかれば苦労しないと思うのですが…
冒頭の例のように、いくつかの実験データが得られていて関数が定義できないときは、どうやって最適化するものなのでしょうか?
参考になるリンクなど教えていただけると幸いです。
※ちなみに、最終的には入力変数が30個くらいあるものでやりたいのですが、次元数的に厳しい気もしています。
その辺の情報もお持ちでしたらコメントいただけると幸いです。
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