이거 구현하느라 너무 고생했네
Sequential Monte Carlo Gaussian Process 기반에 dlib 의 LIPO 알고리즘으로 bayesian optimization 구현했다
LIPO 가 상당히 느린 감이 없잖아 있는게 흠이긴 하지만
C++ 의 Blaze 선대 라이브러리랑 dlib 두개만 써서 함
플로팅은 C API 구현한 다음에 Julia에서 호출하는걸로 구현함
Julia 가 C/C++/Fortran API 호출은 진짜 잘 만들어놨음
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https://github.com/Red-Portal/bayesian-loop-scheduling/tree/master/LPBO
급하게 짜서 코드가 그닥 예쁘지는 않다. LPBO.cpp 만 컴파일하면 test2.jl 로 돌려볼 수 있음 - return 0;
주황이 생성데이터, 파랑이 결과데이터임?
주황이 실제 함수 파란색이 측정 데이터 빨간색이 BO 가 선택한 다음 탐색점 - return 0;
아래 두개 파란선은 측정 기대 편익임. Acquisition function. UCB 함수 썼음 - return 0;
얘도 외계어쓰네 ㅡㅡ
와 이거 신기하다 쩐다 - dc App