PyXAB — A Python Library for $\mathcal{X}$-Armed Bandit and Online Blackbox Optimization Algorithms

要約

PyXAB という名前の $\mathcal{X}$-armed bandit およびオンライン ブラックボックス最適化のための Python オープンソース ライブラリを紹介します。
PyXAB には、HOO、StoSOO、HCT、および最新の GPO と VHCT など、10 を超える $\mathcal{X}$ アームド バンディット アルゴリズムの実装が含まれています。
PyXAB は、さまざまなアルゴリズムのパフォーマンスと、パラメーター空間での階層パーティションのさまざまな選択肢を評価するために、最も一般的に使用される合成目的も提供します。
PyXAB のオンライン ドキュメントには、インストールの明確な手順、簡単な例、詳細な機能の説明、および API の完全なリファレンスが含まれています。
PyXAB は、MIT ライセンスの下でリリースされ、学術および産業での使用を促進します。
このライブラリは、https://github.com/WilliamLwj/PyXAB で入手可能なソース コードを使用して、PyPI から直接インストールできます。

要約(オリジナル)

We introduce a Python open-source library for $\mathcal{X}$-armed bandit and online blackbox optimization named PyXAB. PyXAB contains the implementations for more than 10 $\mathcal{X}$-armed bandit algorithms, such as HOO, StoSOO, HCT, and the most recent works GPO and VHCT. PyXAB also provides the most commonly-used synthetic objectives to evaluate the performance of different algorithms and the various choices of the hierarchical partitions on the parameter space. The online documentation for PyXAB includes clear instructions for installation, straight-forward examples, detailed feature descriptions, and a complete reference of the API. PyXAB is released under the MIT license in order to encourage both academic and industrial usage. The library can be directly installed from PyPI with its source code available at https://github.com/WilliamLwj/PyXAB

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