LBFGS

最新推荐文章于 2023-07-11 16:08:00 发布
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lbfgs
geguojing的专栏
05-20 1241
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，
L-BFGS算法介绍
weixin_34026276的博客
12-14 1万+
本文由作者林洋港授权网易云社区发布。一、 L-BFGS是什么L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。二、 L-BFGS“之前”的那些方法这里的“之前”并...
L-BFGS
weixin_33790053的博客
10-14 743
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...
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。
pytorch LBFGS
思维缜密的博客
07-11 4197
pytorch的LBFGS也是一个优化器但是与一般的优化器不同平常我们的顺序是而LBFGS是。
matlab拟牛顿法的优化算法LBFGS 源代码.zip
03-27
资源名：matlab拟牛顿法的优化算法LBFGS 源代码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： matlab程序lbfgs,拟牛顿法的优化算法源程序，bfgs类。包含完整代码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发...
大规模优化算法---LBFGS算法1
08-04
【大规模优化算法——LBFGS算法1】 在优化问题中，特别是IT领域的机器学习和数值计算，找到一种高效且适用于大规模数据的优化算法至关重要。L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法就是...
cppConvexOptimizers:用 C++ 编写的凸优化算法。 最初这将包括 BFGS、LBFGS 和梯度下降。 最小 deps（TCLAP、EIGEN）
07-02
2. **LBFGS**（Limited-memory BFGS）：为了降低内存需求，LBFGS 只保存最近几次迭代的 Hessian 矩阵近似，从而实现了一个更轻量级的版本。尽管牺牲了精确的 Hessian 近似，但 LBFGS 在许多情况下仍能保持良好的性能...
与 LBFGS 求解器的接口：用于解决无约束最小化问题的 LBFGS 代码的 Matlab 接口。-matlab开发
06-01
此提交包含一个 LBFGS 代码的接口，用于形式的无约束最小化问题 min_{x} f(x) + c*|\tilde{x}|, 其中 x 是参数，f 是标量值实函数，c 是正标量（默认值 = 0），|.| 表示 1-范数，\tilde{x} 是参数 x 的某个子集。 ...
拟牛顿法LBFGS
07-05
拟牛顿法BFGS的改进，节省存储空间，提高速度。
LBFGS 简单笔记
gududanxing的专栏
07-29 1767
sample（） lbfgs.c（） { lm; 计算原函数和梯度fx ,g; d = - g; 计算xnorm,gnorm; 判定gnorm/xnorm 是否满足条件; 计算step = 1/sqrt(d^d) ; k = 1,end = 0; 进入for循环 { xp = x; gp =g; 进入line_search函数; { dginit = gs = gd
L-BFGS-B
Ritannn的博客
10-19 5184
算法概述 在每次迭代开始时，给出当前迭代，函数值，梯度和一个正定的有限内存近似。这使得我们可以形成在处的二次模型， (2.1) 该算法在边界下近似最小化。 首先使用梯度投影方法（gradient projection）来找到一组活动边界，然后将这些边界作为等式约束最小化。 为了实现这个目标，我们首先考虑分段线性路径（piecewise linear path） 上式通过将最陡的下降方向投影到可行区域得到，其中 (2.2) 然后计算广义柯西点（generalized Cauchy poi.
L-BFGS剖析
golden_xuhaifeng的博客
04-04 1万+
    机器学习中经常利用梯度下降法求最优解问题，通过大量的迭代来得到最优解，但是对于维度较多的数据，除了占用大量的内存还会很耗时，L-BFGS算法是一种在牛顿法基础上提出的一种求解函数根的算法，下面由简入深尽量用简洁的语言剖析算法的本质。一.牛顿法    解决函数求根问题 f(x)函数在x1点的导数，是该函数在x1点的切线的斜率y/x，f(x1)=f(x1)/(x1-x2) ,x1-x3=f(x...
数值计算之 LBFGS
qq_41035283的博客
12-16 1152
数值计算之 LBFGS前言拟牛顿法LBFGS算法代码示例后记 前言 本篇是非线性优化方法中的最后一个部分，LBFGS算法。 拟牛顿法 上篇记录了拟牛顿法的思路：通过迭代矩阵GkG_{k}Gk​近似海森矩阵Hk−1H_k^{-1}Hk−1​，满足拟牛顿条件： Gk+1(J(xk+1)−J(xk))=xk+1−xk G_{k+1}(J({\bf x}_{k+1})-J({\bf x}_k))={\bf x}_{k+1} - {\bf x}_{k} \\ Gk+1​(J(xk+1​)−J(xk​))=xk+1​−
大规模优化算法 - LBFGS算法
muye5的专栏
04-22 2318
http://blog.sina.com.cn/s/blog_eb3aea990101gflj.html
L-BFGS算法
热门推荐
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.csdn.net/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(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)
langlang2671的专栏
07-06 3836
L_BFGS用于解决无约束最小化问题。 minimize F(x), x = (x1, x2, ..., xN), 当且仅当F(x)及其梯度函数G(x)被计算时成立。 牛顿法要求计算目标函数的逆矩阵，计算拟矩阵时间开销很大，尤其是目标函数取值很多时。而L_BFGS方法通过计算最近m次迭代的逆矩阵的近似值找到一个最小值，实现时间空间上节省计算。 L_BFGS的wiki解释：h
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 8699
L-BFGS-B(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno )算法理解
opencv LBFGS
最新发布
01-30
C++中的OpenCV库提供了许多图像处理和计算机视觉的功能，其中包括LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）优化算法的实现。 LBFGS是一种用于无约束优化问题的迭代算法，它通过近似计算目标函数的梯度和Hessian矩阵的乘积来更新参数。它的主要特点是使用有限的内存来存储历史信息，从而减少计算和存储的开销。 在OpenCV中，LBFGS算法的实现可以通过cv::LBFGS类来使用。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用LBFGS算法来最小化一个简单的目标函数： ```cpp #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/optim.hpp> double objectiveFunction(const cv::Mat& x, cv::Mat& grad, void* data) { // 计算目标函数的值和梯度 // 这里的示例函数是 f(x) = x^2 double value = x.at<double>(0) * x.at<double>(0); grad.at<double>(0) = 2 * x.at<double>(0); return value; } int main() { // 初始化优化参数 cv::Mat x(1, 1, CV_64F); x.at<double>(0) = 2.0; // 创建LBFGS优化器 cv::Ptr<cv::LBFGS> lbfgs = cv::LBFGS::create(); // 设置优化器参数 lbfgs->setMinStepSize(1e-6); lbfgs->setEpsilon(1e-6); // 运行优化算法 cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6); lbfgs->minimize(x, objectiveFunction, nullptr, criteria); // 输出优化结果 std::cout << "Optimized value: " << x.at<double>(0) << std::endl; return 0; } ``` 在上面的示例代码中，我们首先定义了一个目标函数`objectiveFunction`，它计算了目标函数的值和梯度。然后，我们创建了一个LBFGS优化器，并设置了一些优化参数。最后，我们使用`minimize`函数运行优化算法，并输出优化结果。 需要注意的是，LBFGS算法是一种数值优化算法，它的性能和收敛性可能受到问题的特性和初始参数的选择的影响。因此，在实际应用中，可能需要根据具体问题进行调整和优化。
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