L-BFGS算法介紹
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 ...
原文：最優化算法：BFGS算法全稱和L-BFGS算法全稱
在最優化算法研究中按時間先后順序出現了許多算法包括如下幾種，這里介紹下他們的全稱和英文名稱： 最速下降法 Gradient descent 牛頓法 Newton method 共軛梯度法 Conjugate Gradient 擬牛頓法 Quasi Newton ，其有很多變種： DFP Davidon Fletcher Powell三人的首字母 BFGS 布羅依丹 Broy den,C. G. 以 ...
2017-11-23 16:40 0 2513 推薦指數：
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優化算法——擬牛頓法之L-BFGS算法
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 ...
L-BFGS算法詳解（邏輯回歸的默認優化算法）
python信用評分卡建模（附代碼，博主錄制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...
優化算法-BFGS
BGFS是一種准牛頓算法, 所謂的"准"是指牛頓算法會使用Hessian矩陣來進行優化, 但是直接計算Hessian矩陣比較麻煩, 所以很多算法會使用近似的Hessian, 這些算法就稱作准牛頓算法(Quasi Newton Algorithm). 1. 牛頓算法(Newton ...
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特點 相較於： 最優化算法3【擬牛頓法1】 BFGS算法使用秩二矩陣校正hesse矩陣的近似矩陣\(B\),即： \[B_{k+1}=B_k+\alpha\mu_k\mu_k^T+\beta\nu_k\nu_k^T \] 算法分析 將函數在\(x_{k+1}\)處二階展開 ...
最優化算法【牛頓法、擬牛頓法、BFGS算法】
一、牛頓法 對於優化函數\(f(x)\)，在\(x_0\)處泰勒展開， \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其線性部分，忽略高階無窮小，令\(f(x) = 0\)得： \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
L-BFGS
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 ...