L-BFGS-B

最新推荐文章于 2025-05-24 09:26:43 发布
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分类专栏： bioinformatics 文章标签： 算法 机器学习 BFGS LBFGSB
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ritannn/article/details/120843675
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L-BFGS-B算法是一种在有限内存下处理边界约束优化问题的策略。它通过形成二次模型并进行梯度投影，寻找活动边界的最小化。在每次迭代中，算法首先确定分段线性路径，然后计算广义柯西点，接着解决子空间的二次问题，并通过回溯线搜索确定步长，更新Hessian近似。由于使用L-BFGS矩阵，算法能在O(n)操作中高效计算。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

算法概述

在每次迭代开始时，给出当前迭代x_k，函数值f_k，梯度g_k和一个正定的有限内存近似B_k。这使得我们可以形成f在x_k处的二次模型，

m_k(x)=f(x_k)+g_k^T(x-x_k)+\frac{1}{2}(x-x^k)^TB_k(x-x_k)(2.1)

该算法在边界l\leqslant x\leqslant u下近似最小化m_k(x)。

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L-BFGS-B(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno )算法理解_附代码
没有最好，只有更好
04-27 8966
L-BFGS-B(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno )算法理解
机器学习优化算法—L-BFGS
陈志杰的专栏
11-27 1万+
L-BFGS算法由于其高效的性能而被广泛运用在实际工程中，本文首先介绍L-BFGS算法和其它算法的比较，然后详细介绍该算法的主要思想以及每一步迭代时近似矩阵的更新细节。
L-BFGS 方法实现
FHKHH的博客
12-08 1691
(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 是一种拟牛顿优化算法，适用于处理高维、无约束的优化问题，特别是可能非凸或非光滑的函数。
L-BFGS算法
ACdreamer
03-29 2万+
前面的文章中，讲述过BFGS算法，它是用来求解最优化问题的，在这个算法中，相对于普通的牛顿迭代法有很大的改进。链接：http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/44664941。在BFGS算法中，仍然有缺 陷，比如当优化问题规模很大时，矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题，就有了L-BFGS算法。     Contents
L-BFGS-B非线性优化代码
07-30
L-BFGS-B的代码，是一种基于梯度的非线性优化方法。
L-BFGS
weixin_33790053的博客
10-14 749
L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省了大量的空间以及计算资源。本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结，一步步的理解L-BFGS算法，本文按照最速下降法 - 牛顿法 - 共轭梯度法 - 拟牛顿法 - DFP矫正 - BFGS 矫正 - LBFGS算法这样一个顺序进行概述。（读了一些文章之后，深感数学功底不...
matlab中存档算法代码-L-BFGS-B:大规模约束约束优化
05-23
matlab中存档算法代码L-BFGS-B 大规模约束优化软件 是用于边界约束优化的有限内存准牛顿代码，即，用于仅约束形式为l <= x <= u 。 它适用于难以获得有关Hessian矩阵的信息的问题，或适用于大型密集问题。 L-BFGS-B也可以用于不受约束的问题，在这种情况下，其执行方式与其先前的算法（Harwell例程VA15）相似。 该算法在Fortran 77中实现。 作者 理查德·伯德 相关刊物 RH Byrd，P.Lu，J.Nocedal和C.Zhu。 （1995），SIAM科学与统计计算杂志，第1卷。 16号5，第1190-1208页 C. Zhu，RH Byrd和J. Nocedal。 （1997），ACM Transactions on Mathematical Software，第一卷。 23号4，第550-560页 JL莫拉莱斯（JL Morales）和J. Nocedal。 （2011），ACM Transactions on Mathematical Software，第一卷。 38，Num。 1个 RH Byrd，J。Nocedal和RB Schnabe
lbfgsb-gpu:一个用于L-BFGS-B算法GPU实现的开源库
05-25
L-BFGS-B（cuLBFGSB）的GPU实现 cuLBFGSB是用于非线性实现算法的GPU实现（使用NVIDIA CUDA）的开源库，名为有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（带边界）（L-BFGS-B）。 它是跨平台的（Windows和Linux），并根据Mozilla Public License v。2.0获得许可。 它最近已经在CUDA 11.2中进行了测试。 该库既包含GPU（带有CUDA）上的L-BFGS-B实现，也包含CPU上的原始实现。 它还包括一个简单的示例代码，该代码解决了MINPACK-2（ ）测试中针对CPU和CUDA版本的L-BFGS的稳态燃烧问题（dsscfg） -B 如果您赞赏这项工作，我们希望收到您的来信。 它是在GPU上并行执行论文L-BFGS-B算法的更新实现（有关更多详细信息，请参阅我们的项目页面：ht
matlab代码转成c语言-L-BFGS-B-C:L-BFGS-B，使用Matlab包装器从Fortran转换为C
05-20
L-BFGS-B，使用Matlab包装器从Fortran转换为C 这是著名的3.0版的C版本。 它是使用f2c创建的，然后经过手工编码以消除对f2c库的依赖 有一个Matlab mex包装器（mex文件和.m文件，带有示例）。 这是转换为C的主要动机，...
L-BFGS 代码，Matlab程序，有限内存的BFGS
02-21
在提供的`L-BFGS-B-master`压缩包中，可能包含了L-BFGS算法的一个实现，特别考虑了边界约束情况（BFGS-B）。这个版本的L-BFGS不仅处理无约束优化，还能处理具有上界和下界约束的优化问题。代码可能包括了主程序、...
LBFGSB (L-BFGS-B) mex 包装器：lbfgsb v3.0 fortan 库的 Mex 包装器。 L-bfgs-b 解决框约束优化。-matlab开发
05-30
----------------------- 2015 年 2 月更新 ------------------------ ---------------- 由于大多数人（包括我自己）难以编译 Fortran，我将 v3.0 L-BFGS-B Fortran 代码转换为 C（使用 f2c 和一些手工编码的更改）。 我也有一个新的包装器； C 代码和 mex 包装器均可在以下位置获得： https : //github.com/stephenbeckr/L-BFGS-BC 仍然欢迎您尝试此代码，如果您编译它，速度或性能不会有太大差异。 请随时在下面发表评论/反馈。 但是，我将不再支持此版本的代码。 --------------- 结束更新 ------------------------- --------------------- 描述：L-BFGS-B 是著名的“BFGS”拟牛顿法的
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06-01
L-BFGS-B 是 Fortran 77 例程的集合，用于解决具有变量边界约束的非线性优化问题。 非线性求解器的主要特征之一是不需要 Hessian。 我为 L-BFGS-B 求解器设计了一个接口，以便可以像 MATLAB 中的任何其他函数一样...
cuLBFGSB：基于GPU的L-BFGS-B算法开源库中文教程
gitblog_00885的博客
09-11 594
cuLBFGSB：基于GPU的L-BFGS-B算法开源库中文教程 lbfgsb-gpu An open source library for the GPU-implementation of L-BFGS-B algorithm ...
牛顿法与拟牛顿法学习笔记（五）L-BFGS 算法
xiaopihaierletian的博客
11-03 1270
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3
优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法
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一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中，我们得到了BFGS算法的校正公式： 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换，得到 令，则得到： 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中，每次都要存储近似Hesse矩阵，在高维数据时，存储浪费很多的存储空间，而在实际的
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geguojing的专栏
05-20 1243
认识这个算法也算很久了，最早做图像分类的时候，在余凯的程序，
【漫话机器学习系列】275.GrabCut 算法——用于去除图片背景（Grabcut For Removing Image Backgrounds）
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IT古董
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