对于使用L1正则的情况,可以使用OWL-QN方法(Orthant-Wise Limited-memory Quasi-Newton),它是基于L-BFGS修改的。 据说百度首创了Shooting算法,收敛速度比L-BFGS快得多,目前还不知道怎么做的。 此外,Chih-Jen Lin(LIBSVM作者)提出的信赖域牛顿方法(Trust Region Newton Method),其收敛速度也比L-BGFS快,他开发的另...
限制空间的BFGS方法 还是一样,我们先提一下BFGS方法。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(...
testLBFGS.py 代码语言:javascript 复制 #coding:UTF-8''' Created on2015年6月6日 @author:zhaozhiyong''' from lbfgsimport*importmatplotlib.pyplotasplt x0=mat([[-1.2],[1]])result=lbfgs(fun,gfun,x0)print result n=len(result)ax=plt.figure().add_subplot(111)x=arange(0,n,1)y=result ...
梯度下降法 梯度下降法是一种通过迭代来求取极值的方法,它使用目标函数的一阶导数信息,每次迭代取目标函数值下降最快的方向作为搜索方向,目标函数f(x)f(x)在什么方向下降最快呢?这里给出一个证明,假设当前为第kk次迭,在自变量取值xkxk处进行泰勒展开可得: f(x)=f(xk)+∇f(xk)(x−xk)f(x)=f(xk)+...
l-BFGS方法是Quasi-Newton方法中的一种,我想从工程角度谈一下我的看法,上次我们谈到在分布式环境下进行模型的优化,无非有两种思路,一,如果数据是mixture of exponent family的分布,用mapper进行E步骤,reducer进行M步骤进行迭代优化,这种是比较简单的方法。如果不是mixture of exponent family的情况,就用基于导数,基于梯...
L-BFGS法时间域全波形反演中初始矩阵的选择方法 王义;董良国 【摘要】有限内存BFGS (Limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb Shanno,L-BFGS)方法是地震全波形反演(Full waveform inversion,FWI)中应用最广泛的优化方法之一.该方法需要提供Hessian逆矩阵的一个初始近似矩阵,初始近似矩阵可以在每次迭代中都进行更新,也...
技术标签:牛顿法BFGS算法L-BFGS算法 在了解CRF推导与参数估计的时候,会用到收敛优化方法去迭代求解凸优化问题,至此,总结一下我对牛顿法、BFGS算法和L-BFGS算法这三种方法的理解。 牛顿法: 方法思想:在现有极小点估计值附近对f(x)做二阶泰勒展开式,进而找到下一个极小... ...
是指在优化问题中使用这两种方法时,计算梯度的近似值与真实梯度之间的误差。 优化问题是云计算领域中的一种常见任务,用于寻找某个函数的最优解。在R中,optim函数提供了多种优化算法,其中包括L-BFGS-B方法,它是一种拟牛顿方法,用于求解无约束非线性优化问题。
BFGS方法进行推广和修正,提出了两类可以用于求解非凸无约束优化问题的L-BFGS方法,具体工作如下: 1.基于Saman提出的混合调比无记忆BFGS方法,本文将该方法推广为自调比有限记忆BFGS方法,并与Liu等人提出的正则化策略相结合,提出了自调比正则化L-BFGS(RL-SBFGS)方法.该方法通过增加少量的存储来改善了L-BFGS方法在...
2.如权利要求 1 所述的基于自适应 L-BFGS 算法的深度神经网络的批量学习方法,其 特征在于,所述 是深度神经网络训练中的交叉熵函数或者均方误差函数。 3.如权利要求 1 所述的基于自适应 L-BFGS 算法的深度神经网络的批量学习方法,其 特征在于,在步骤 S1 中,所述神经网络模型由输入层,隐含层和输出层组成;...