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计...
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!
12. LBFGS:经典的优化问题中迭代法的一阶法(梯度下降法),前面SGD、Adam等都是在一阶法的基础上进行改进,加快收敛速率。二阶法(牛顿法)的收敛速度是远快于一阶法的,但是Hessian矩阵求逆的计算复杂度很大,对于目标函数非凸时,二阶法有可能会收敛到鞍点。针对二阶法的这个问题,提出了BFGS算法,再是低存储的L-...
Adamax优化器来自于Adam的论文的Section7,该方法是基于无穷范数的Adam方法的变体,对梯度*方的处理由指数衰减*均改为指数衰减求最大值。在Adam中,单个权重的更新规则是将其梯度与当前和过去梯度的\(L^2\)范数(标量)成反比例缩放。作者又将基于\(L^2\)范数的更新规则泛化到基于\(L^p\)范数的更新规则中。 \[...
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...
optim.Adadelta: Adagrad的改进 optim.Adam:RMSprop结合Momentum, 《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 optim.Adamax:Adam增加学习率上限 optim.SparseAdam:稀疏版的Adam optim.ASGD:随机平均梯度下降 optim.Rprop:弹性反向传播 optim.LBFGS:BFGS的改进...
这样可以得到关于H的BFGS公式为下面的公式**(2.7)**: ? 这个重要公式是由Broyden,Fletcher,Goldfard和Shanno于1970年提出的,所以简称为BFGS。...2.5 L-BFGS(限制内存BFGS)算法在BFGS算法中,仍然有缺陷,比如当优化问题规模很大时,矩阵的存储和计算将变得...
liblbfgs是基于C语言实现的L-BFGS算法库,用于求解非线性优化问题。可以通过liblbfgs的主页(http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/)查询到对liblbfgs模块的介绍。其代码可以通过以下的链接下载:
lr_adam = 0.001 lr_lbfgs = 1 epochs_adam = 20000 adam_optim = torch.optim.Adam(PINN.parameters(), lr=lr) epochs_lbfgs = 100 lbfgs_optim = torch.optim.LBFGS(PINN.parameters(), lr=15, history_size = 20, max_iter = 50, line_search_fn = "strong_wolfe") Training loops for i...
基于优化参数Adam算法的全波形反演 反演效果,并给出了更适合于全波形反演的优化参数.实验结果表明,相比于默认参数的Adam算法以及L-BFGS算法的全波形反演,基于优化参数的Adam算法其收敛速度和反演精度更... 王倩倩,宋鹏,华清峰,... - 《地球物理学报》 被引量: 0发表: 2023年 加载更多来源...