DeepLM: 基于深度学习框架的大规模非线性最小二乘求解

DeepLM: 基于深度学习框架的大规模非线性最小二乘求解

DeepLM DeepLM: Large-scale Nonlinear Least Squares on Deep Learning Frameworks using Stochastic Domain Decomposition (CVPR 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepLM

1. 项目基础介绍

DeepLM 是一个开源项目，它致力于在深度学习框架上实现大规模非线性最小二乘的求解。该项目由 Jingwei Huang, Shan Huang 和 Mingwei Sun 开发，并在 CVPR 2021 会议中发表了相关研究成果。DeepLM 利用随机域分解技术，优化了传统最小二乘算法在处理大规模数据集时的性能问题。项目主要使用 Python 和 C++ 编程语言，同时利用了 Cuda 来加速计算过程。

2. 核心功能

• 大规模数据处理：DeepLM 能够处理大规模的非线性最小二乘问题，这在传统算法中通常是难以实现的。
• 深度学习框架集成：该项目与 PyTorch 等深度学习框架无缝集成，使得深度学习模型中的优化问题能够得到更高效的解决。
• 随机域分解技术：通过随机域分解，DeepLM 在保证计算精度的同时，大幅度提高了计算速度。

3. 最近更新的功能

• 示例数据和应用：项目更新了示例脚本，使得用户可以更方便地使用 DeepLM 进行各种应用测试。这些示例涵盖了不同的功能和用例，帮助用户更好地理解项目的使用方法。
• 优化安装流程：更新了安装指南，使得用户可以更便捷地安装所需的依赖，如 PyTorch 和 OpenMP（可选）。
• 性能改进：对算法的某些部分进行了优化，以提高计算效率和稳定性。

通过这些更新，DeepLM 不仅提高了易用性，也进一步增强了其在处理复杂大规模优化问题时的性能。

DeepLM DeepLM: Large-scale Nonlinear Least Squares on Deep Learning Frameworks using Stochastic Domain Decomposition (CVPR 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepLM