L-BFGS算法比較適合在大規模的數值計算中,具備牛頓法收斂速度快的特點,但不需要牛頓法那樣存儲Hesse矩陣,因此節省了大量的空間以及計算資源。本文主要通過對於無約束最優化問題的一些常用算法總結,一步步的理解L-BFGS算法,本文按照最速下降法 - 牛頓法 - 共軛梯度法 - 擬牛頓法 ...
wangpeng qqlantian .com Last updated on 由於博客園對markdown支持不完善 或者我不太會用 ,一些公式和引用展示不正常或不好看,建議下載pdf版閱讀 https: github.com AlexPengW resource tree master pdf Abstract 本文首先介紹CRF 條件隨機場 模型及用來提高CRF求解和預測效率的Forwar ...
2017-02-28 10:20 0 1525 推薦指數:
L-BFGS算法比較適合在大規模的數值計算中,具備牛頓法收斂速度快的特點,但不需要牛頓法那樣存儲Hesse矩陣,因此節省了大量的空間以及計算資源。本文主要通過對於無約束最優化問題的一些常用算法總結,一步步的理解L-BFGS算法,本文按照最速下降法 - 牛頓法 - 共軛梯度法 - 擬牛頓法 ...
本文由作者林洋港授權網易雲社區發布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解無約束非線性規划問題最常用的方法,具有收斂速度快、內存開銷少等優點,在機器學習各類算法中常有它的身影。簡單的說,L-BFGS和梯度下降、SGD干的同樣的事情,但大多數情況下收斂速度更快,這點在大規模計算中很重要。下圖 ...
本文由作者林洋港授權網易雲社區發布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解無約束非線性規划問題最常用的方法,具有收斂速度快、內存開銷少等優點,在機器學習各類算法中常有它的身影。簡單的說,L-BFGS和梯度下降、SGD干的同樣的事情,但大多數情況下收斂速度更快,這點在大規模計算中很重要。下圖 ...
一、BFGS算法 在“優化算法——擬牛頓法之BFGS算法”中,我們得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可對上式進行變換,得到 令,則得到: 二、BGFS算法存在的問題 在BFGS算法中。每次都要 ...
Alink漫談(十一) :線性回歸 之 L-BFGS優化 目錄 Alink漫談(十一) :線性回歸 之 L-BFGS優化 0x00 摘要 0x01 回顧 1.1 優化基本思路 1.2 各類優化方法 ...
python信用評分卡建模(附代碼,博主錄制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source ...
數據、特征和數值優化算法是機器學習的核心,而牛頓法及其改良(擬牛頓法)是機器最常用的一類數字優化算法,今天就從牛頓法開始,介紹幾個擬牛頓法算法。本博文只介紹算法的思想,具體的數學推導過程不做介紹。 ...
本文講解的是無約束優化中幾個常見的基於梯度的方法,主要有梯度下降與牛頓方法、BFGS 與 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基於目標函數梯度的,算法的收斂速度是線性的,並且當問題是病態時或者問題規模較大時,收斂速度尤其慢(幾乎不適用); 牛頓法是基於目標函數的二階導數(Hesse 矩陣 ...