j9九游会

上海治理论坛第552期

问题：贝叶斯优化的高效替换：基于核张量剖析的贝叶斯建模要领

演讲人：孙立君 ，，，，，，加拿大蒙特利尔麦吉尔大学土木匠程系长聘副教授

主持人：陈显，，，，，，j9九游会治理学院讲师

时间：2025年7月28日（周一），，，，，，上午10:00

所在：j9九游会校本部东区1号楼治理学院420聚会室

主理单位：j9九游会治理学院、j9九游会治理学院青年西席联谊会

演讲人简介：

孙立君，，，，，，加拿大蒙特利尔麦吉尔大学土木匠程系的长聘副教授，，，，，，William Dawson学者。。。。。

孙教授的研究致力于开发统计与机械学习手艺、工具与应用，，，，，，以应对都会交通系统中的效率、韧性、不确定性和可持续性问题。。。。。现在，，，，，，孙教授向导麦吉尔大学的智能交通实验室，，，，，，实验室的研究重点包括：都会出行与交通数据的时空建模、人类驾驶行为的随机建模、概率时间序列预测、贝叶斯统计要领以及张量剖析等偏向。。。。。

孙教授现任《Artificial Intelligence for Transportation》期刊的执行主编，，，，，，并担当交通领域顶级期刊《Transportation Science》和《Transportation Research Part C–Emerging Technologies》的副主编。。。。。

演讲内容简介：

贝叶斯优化（Bayesian Optimization，，，，，，简称BO）通常接纳具有乘积核结构的高斯历程（Gaussian Processes, GPs）作为署理模子。。。。。然而，，，，，，这类局部核函数在学习非平稳、非可分或多峰重大函数时保存一定局限性。。。。。本次报告将介绍一种新型的贝叶斯优化署理模子——贝叶斯核化张量剖析（Bayesian Kernelized Tensor Factorization，，，，，，BKTF），，，，，，该模子能够同时处理连续变量和种别变量。。。。。孙教授的要领通过全贝叶斯的低秩张量剖析来迫近底层的多维函数，，，，，，并在每个连续变量的潜在基函数上引入高斯历程先验，，，，，，从而捕获局部一致性与平滑性。。。。。这一建模方式使得每个样本的信息不但可以与相近点共享，，，，，，还可以在差别维度间撒播，，，，，，从而支持更具全局性的搜索战略。。。。。为实现高效推断，，，，，，孙教授设计了一种高效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，，，，，，用于近似预测漫衍，，，，，，并基于此构建了全贝叶斯的收罗函数（acquisition function）。。。。。对多个基准函数以及两个机械学习超参数调优问题的数值实验批注，，，，，，BKTF在样本初始数目有限和盘算预算受限的场景下，，，，，，依然能无邪有用地描绘和优化重大函数，，，，，，体现出优越的性能。。。。。

接待宽巨匠生加入！