算法分析:L-BFGS、GD和Adam 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...
微软提出了OWL-QN(Orthant-Wise Limited-Memory Quasi-Newton)算法,该算法是基于L-BFGS算法的可用于求解L1正则的算法。 简单来讲,OWL-QN算法是指假定变量的象限确定的条件下使用L-BFGS算法来更新,同时,使得更新前后变量在同一个象限中(使用映射来满足条件)。 2.6.2 OWL-QN算法的具体过程 1 次微分 设$f...
L-BFGS算法的优点是,它不需要记忆H或者B这两个近似矩阵,而只需要存储{si,yi}的一个序列,这样就大大节省了存储空间。 9. 在@夏粉_百度 的几次讲座中都提到了LBFGS算法,并提到百度首创的Shooting算法,既然是和LBFGS算法比较的,相必也应该是从这个算法出发的,提出的一些改进。可以看到Shooting算法在初始的时候下降...
voidvecadd(lbfgsfloatval_t*y,constlbfgsfloatval_t*x,constlbfgsfloatval_t c,constint n) 计算向量x和向量y的差 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 voidvecdiff(lbfgsfloatval_t*z,constlbfgsfloatval_t*x,constlbfgsfloatval_t*y,constint n) 向量与常数的积 代码语言:javascript 代码...
在BFGS算法或者DFP算法中,需要保存一个N×N的矩阵,该矩阵用于表示Hessian的逆矩阵的近似。其中N表示特征维度。当特征维度较高时,这个矩阵会超级占用内存。例如在CTR预估等场景中,特征动辄百w到千w,存储这样一个巨大的矩阵,需要的内存往往一般服务器都无法满足。因此研究者们提出了一种近似方法来解决这个问题,这就是...
优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法 四、L-BFGS算法中的方向的计算方法 五、实验仿真 lbfgs.py AI检测代码解析 #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...
solver语言 solver=lbfgs,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,本文按照最速下降法
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....
基本资料转自:牛顿法、拟牛顿条件、DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法梯度下降法:牛顿法:拟牛顿法: 基本思想是: 不用二阶偏导数而构造出可以近似Hession矩阵或Hession矩阵的逆的正定对称阵,在拟牛顿的条件下优化目标函数。 DFP算法BFGS算法 牛顿法和拟牛顿法 ...
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，...