牛顿法是二阶优化算法,也是最为常见的优化算法。牛顿法是二阶优化算法,每步优化都需要计算出原函数的二阶梯度矩阵,即Hession矩阵,并获得类似H*x=b的形式的方程,并进行求解,因此使用牛顿法时可以搭配共轭梯度法进行使用。 4. 拟牛顿法(DFP/BFGS) 牛顿法需要计算原函数的二阶导Hession矩阵,并解H*x=b方程,相当于...
一、BFGS算法 二、BGFS算法存在的问题 三、L-BFGS算法思路 四、L-BFGS算法中的方向的计算方法 五、实验仿真 lbfgs.py 代码语言:javascript 复制 #coding:UTF-8 from numpy import * from function import * def lbfgs(fun, gfun, x0): result = []#保留最终的结果 maxk = 500#最大的迭代次数 rh...
如果变成了限制空间的情况,这个方法就会变成LBFGS。 在上一节我们提过一般情况下的BFGS方法,它利用的是线搜索方法的框架。那么在这里我们依然考虑的是这个框架,所以我们要选取的搜索方向其实就是 p_k = -B_k^{-1}\nabla f(x_k) = -H_k \nabla f(x_k) 有一件非常离谱的事情在于,通过两次循环即可计算...
1、最速下降法(Gradient descent) 2、牛顿法(Newton method) 3、 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4、拟牛顿法(Quasi-Newton),其有很多变种: (1)DFP(Davidon、Fletcher、Powell三人的首字母) (2)BFGS(布罗依丹(Broy-den,C. G.)以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Goldforb,D. )、香诺(Shanno, D....
步骤9:对于第g+1代种群,选取三个个体,包括最优个体和两个随机选取的个体,将三个个体依次设置为l-bfgs-b算法的迭代初始值寻找最优适应值,经l-bfgs-b算法优化后,三个个体插入下一代种群集合pop(g+1)对应位置,让cr1=cr2并用当前最优适应值更新ind_opt后跳转步骤2。
学习BFGS必须要先了解牛顿法的求根问题. 2-牛顿法求根问题 牛顿发现,一个函数的跟从物理的角度就可以根据函数图像迭代求得.牛顿法求根的思路是: a.在X轴上随机一点,经过做X轴的垂线,得到垂线与函数图像的交点. b.通过做函数的切线,得到切线与X轴的交点. ...
一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中,我们得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令,则得到: 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中,每次都要存储近似Hesse矩阵,在高维数据时,存储浪费很多的存储空间,而在... 查看原文 牛顿法与拟牛顿法学习笔记(一)牛顿法 ...
L-BFGS是limited BFGS的缩写,简单地只使用最近的m个 和 记录值。也就是只储存 和 ,用它们去近似计算 。初值 依然可以选取任意对称的正定矩阵。 L-BFGS改进算法 在实际应用中有许多L-BFGS的改进算法。对不可微分的函数,可以用othant-wise 的L-BFGS改进算法来训练 ...
大规模优化算法 - LBFGS算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_eb3aea990101gflj.html 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，...
python实现bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs优化算法 # coding=utf-8 import numpy as np import os def X3(a, b, c):a = np.dot(np.dot(a, b), c)return a def X2(a, b):a = np.dot(a, b)return a def get_data(obj_path_name):pro_path = os.path.abspath('.')data_...