运筹系列40：L-BFGS的pytorch版本

最新推荐文章于 2025-11-15 18:04:51 发布
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1. 原理简介

L是limited memory的意思。BFGS是四个数学家的名字。连续优化问题基本原理是泰勒二阶展开后，求导=0，用迭代的方法进行求解。
迭代公式很简单： f x k ′ + f x k ′ ′ ( x k + 1 − x k ) = 0 f'_{x_k}+f''_{x_k}(x_{k+1}-x_k)=0 fxk​′​+f

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凸优化与Hessian矩阵：理解算法的核心
AI天才研究院
12-25 2025
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机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总
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Python-PyTorchLBFGSLBFGS的PyTorch实现
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pytorch LBFGS
思维缜密的博客
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探秘高效优化：PyTorch-LBFGS 项目详解
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11-15 857
在深度学习领域，优化算法是模型训练的关键一环。传统的梯度下降法虽然简单易用，但在某些场景下可能效率不高或收敛速度慢。今天，我们要介绍一个开源项目——`PyTorch-LBFGS`，它是 PyTorch 框架中实现 Limited Memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (L-BFGS) 算法的库，可以帮助你更有效地优化复杂的神经网络。 ## 项目简介 `
pytorch 使用 torch.optim.LBFGS() 优化神经网络
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使用LBFGS优化器优化神经网络
运筹系列44：求根算法的python代码
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Root-finding algorithms share a very straightforward and intuitive approach to approximating roots. The general structure goes something like: a) start with an initial guess, b) calculate the result of the guess, c) update the guess based on the result and
最优化理论与自动驾驶（一）：概述
a8598671的博客
09-11 3143
最优化理论是数学与工程学中用于寻找最优解的分支，它研究如何在给定约束条件下最大化或最小化某个目标函数。其核心思想是通过分析变量的取值来找出最优的决策方案。最优化问题可以是线性的（线性规划）或非线性的（非线性规划），可以有约束（约束优化）或无约束（无约束优化）。在自动驾驶中，最优化理论主要解决路径规划、运动控制、感知与决策、鲁棒性优化等问题。
PyTorch-LBFGS 项目使用教程
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gitblog_00036的博客
11-15 765
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lbfgs
geguojing的专栏
05-20 1275
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，
深度学习——PyTorch使用不同优化器训练线性回归（B站刘二大人P5作业）
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作业内容：使用不同优化器训练模型，画出不同优化器的损失（Loss）变化图像。 torch.optim.Adagrad torch.optim.Adam torch.optim.Adamax torch.optim.ASGD torch.optim.LBFGS 注意：LBFGS优化器与本篇其他所有优化器不同，需要重复多次计算函数，因此需要传入一个闭包，让他重新计算你的模型，这个闭包应当清空梯度、计算损失，然后返回损失。 闭包代码如下： def closu...
PyTorch学习笔记
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关于Pytorch！ 原文网址见Pytorch是什么？关于Pytorch！ PyTorch是一个提供两个高级功能的python包： 具有强GPU加速度的张量计算（如numpy） 深层神经网络建立在基于磁带的自动调整系统上 PyTorch在细粒度级别是由以下组件组成的库： 包: 描述 torch: 像NumPy这样的Tensor图书馆，拥有强大的GP
Pytorch框架学习个人笔记5---用Pytorch实现线性回归
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PyTorch-LBFGS 项目常见问题解决方案
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L-BFGS 是 BFGS（Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）算法的改进版本。BFGS 是一种常用的拟牛顿优化方法，其核心思想是通过迭代更新近似海森矩阵（Hessian matrix）的逆，从而避免直接计算和存储海森矩阵，从而...
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