(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. F.)四个人名首字母) (3)L-BFGS(large BFGS) 参考: 【1】https://baike.baidu.com/item/BFGS%E7%AE%97%E6%B3%95/19134399?fr=aladdin...
因此,内存受限的BFGS算法(Limited-memory BFGS)就诞生了。 L-BFGS算法不存储近似逆Hessian矩阵B−10B0−1, 而是直接通过迭代算法获取本轮的搜索方向pk=−B−1k∇f(xk)pk=−Bk−1∇f(xk)。 虽然L-BFGS算法不需要保存B−10B0−1矩阵,但要保存每次迭代的中间信息,不过都是一维数组,而迭代次数...
梯度下降、牛顿法和拟牛顿法 1. 梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为: 可以看出,梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值,前面再加上一个步长控制参数alpha。梯度下降法通常用一个三维图来展示,迭代过程就好像在不...
一、L-BFGS 牛顿法(迭代求驻点,一般驻点就是我们损失函数的最优点, Xk+1=Xk−F′(Xk)/F″(Xk) ,但是二阶导数通常比较难求),BFGS(迭代求牛顿法里的参数,二阶导数的倒数,公式比较复杂,可以理解为从梯度下降逐步转换为牛顿法求解的一个算法,但是有个缺点就是其中的迭代矩阵较大,存储不易)。 L-BFGS(受限...
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...
备注:共轭可以简易理解为正交,在特定矩阵(方向变化下)的正交 Newton-CG(牛顿-共轭梯度法)和L-BFGS(有限内存的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法)都是求解无约束优化问题的迭代方法。它们属于二阶优化…
我们要通过牛顿求驻点法和BFGS算法来求得一个函数的根,两个算法都需要迭代,慢慢逼近函数根,经过k次迭代以后,所得到的解就是机器学习中目标函数导函数的根.这种两个算法共同迭代的计算方式,我们称之为On The Fly。 回顾一下梯度下降的表达式 ,在BFGS算法迭代的第一步x2=x1-D1*g1,单位矩阵与梯度g相乘,就等于...
有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l -BFGS 和SGD。l -BFGS 根据二阶梯度下降而SGD 是根据一阶梯度下降的。场景1:数据很稀疏,场景2:神经网络的参数数量较少,在上述哪些场景中,会更加偏向于使用l -BFGS 而不是SGD?()A.场景1B.场景2C.两种情况都是D.都不会
有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。在下述哪些场景中,会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD?场景1: 数据很稀疏场景2: 神经网络的参数数量较少A. 场景2 B. 都不会选择l-BFGS C. 场景1 D. 两种情况都是...
在频率多尺度全波形反演中,采用L-BFGS算法和同时激发震源是一种较优的方法。本文将对此进行研究。 L-BFGS算法是一种改进的BFGS算法,由Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno组合而成。它能够快速估算搜索方向的目标函数和关于变量的梯度值。在频率多尺度全波形反演中,它能够有效利用反演算子的特点,减少震源激发的次数,并...