dk=-H0*gkwhile(k<maxk):n=0mk=0gk=mat(gfun(x0))#计算梯度while(n<20):newf=fun(x0+rho**n*dk)oldf=fun(x0)if(newf<oldf+sigma*(rho**n)*(gk.T*dk)[0,0]):mk=nbreakn=n+1#LBFGS校正 x=x0+rho**mk*dk #print x #保留m个ifk>m:s.pop(0)y.pop(0)#计算最新的 sk=x...
步向量就可以。 四、L-BFGS算法中的方向的计算方法 五、实验仿真 lbfgs.py #coding:UTF-8 from numpy import * from function import * def lbfgs(fun, gfun, x0): result = []#保留终于的结果 maxk = 500#最大的迭代次数 rho = 0.55 sigma = 0.4 H0 = eye(shape(x0)[0]) #s和y用于保存近...
4. 共轭梯度法(Conjugate Gradient):共轭梯度法是介于GD和Newton法之间的一个方法,它仅仅需要利用一阶导数的信息,克服了GD方法收敛慢的特点,由避免了计算和存储Hesse矩阵信息。其基本思想是把共轭性与最速下降方法相结合,利用已知点处的梯度构造一组共轭方向,并沿这组方向进行搜素,求出目标函数的极小点。 共轭:对...
限制空间的拟牛顿方法 拟牛顿方法算是在一次收敛速度和二次收敛速度之间找了一个平衡,换句话说,我们希望对方法做一些修改,使得新的方法依然能够保证收敛速度,且可以应用于大规模问题。这就产生了限制空间的拟牛顿方法(Limited Memory Quasi-Newton Methods)。 我们先回顾一下拟牛顿法。对于一般的拟牛顿法,其核心思想...
L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法,具有收敛速度快、内存开销少等优点,在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说,L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情,但大多数情况下收敛速度更快,这点在大规模计算中很重要。下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。
原文链接： cloud.tencent.com/devel...在优化领域，牛顿法和拟牛顿法是常用的求解极小化问题的方法，但它们各有优劣。牛顿法虽然收敛速度快，但计算复杂，需要求解Hesse矩阵及其逆矩阵；而拟牛顿法通过近似Hesse矩阵的逆矩阵，避免了求解Hesse矩阵的复杂性。本文将详细介绍牛顿法、拟牛顿法，包括DFP算法、...
L-BFGS算法是一种在优化过程中用于解决存储问题的近似方法。在BFGS或DFP算法中，为了计算目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵，需要大量内存。当面对特征维度较高的情况，如CTR预估场景中动辄百万甚至千万的特征时，存储如此庞大矩阵所需的内存通常超出一般服务器的容量。L-BFGS通过仅保留最新的一些中间信息来解决...
精度不高，适合作为初始模型 混合域全波形反演：时间域正演结合频率域反演，能适应大模型的多尺度反演 全波形反演方法的分类 梯度类方法：最速下降法、共轭梯度法等 最 优化方 牛顿类方法：牛顿法、拟牛顿法等 法 其他方法：模拟退火法、遗传算法等 初始模型正演模拟 模拟记录与原始记录相减 时 ...
1. 最优化方法的迭代思想: 最优化方法采用的都是迭代的方法,基本思想是给定一个初始的点x_0,按照某一个迭代的规则产生一个点列{x_k},在点列有限的情况下最后一个x_k就为最优解,当点列无穷的时候,则极限点为最优解。基本的迭代方程形式如下:
【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,也可以固定不变.L-BFGS法的收敛性能与初始矩阵的选择以及更新方式...