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....
【原创】牛顿法和拟牛顿法 -- BFGS, L-BFGS, OWL-QN 数据、特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法。本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍。 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点...
数据、特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法。本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍。 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单...
数学中的L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)是一种优化算法,用于解决无约束非线性优化问题。L-BFGS算法是BFGS算法的一种变种,通过利用有限内存来近似计算海森矩阵的逆矩阵,从而降低了计算和存储的复杂性。 L-BFGS算法在优化问题中具有许多优点,如高效性、适应性和较低的存储要求。它在机器学习...
否则，很大可能拟牛顿在你要解决的问题中并没有突出优势。当然，也可能大家都忽略了它们。
如何优化非凸目标函数,对比SGD、Adam和LBFGS #深度学习 #pytorch #人工智能 #python #梯度下降 - 小黑黑讲AI于20240308发布在抖音,已经收获了3.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
算法分析：L-BFGS、GD和Adam的深入探讨L-BFGS算法，作为牛顿法的优化，它试图通过迭代求解二阶导数的倒数，类似于从梯度下降逐渐转向牛顿法。然而，其缺点在于需要存储较大的迭代矩阵，可能导致存储困难。受限BFGS（L-BFGS）通过存储少量信息，如部分矩阵元素，以减少存储空间，但对参数量大的问题可能带来...
在查找渐变时,LBFGS算法通过迭代的方式逐步调整参数,使得目标函数的渐变逐渐趋近于零。具体步骤如下: 初始化参数:选择初始参数向量。 计算渐变:根据当前参数向量计算目标函数的渐变。 更新参数:根据渐变和LBFGS算法的特定规则,更新参数向量。 判断终止条件:检查目标函数的渐变是否足够小,如果满足终止条件,则停止迭代;否则...
这一节中,我们讲解一个新的求函数最优化的方法就是L-BFGS。以下是本节目录。 目录 1-L-BFGS算法简介 2-牛顿法求根问题 3-牛顿法求驻点问题 4-牛顿法求驻点的本质 5-多元函数利用牛顿法求驻点 ...
Newton-CG:尽管通过共轭梯度法减少了对Hessian矩阵的需求,但在变量数量较多时,Newton-CG的计算仍然可能非常昂贵,因为共轭梯度法本身在某些问题上可能会有较慢的收敛速度。 L-BFGS:由于其低秩更新和内存使用效率高的特点,L-BFGS特别适用于大规模问题。它通常比全Hessian方法更快,尤其是在变量数量非常大的情况下。