牛顿法是二阶优化算法,每步优化都需要计算出原函数的二阶梯度矩阵,即Hession矩阵,并获得类似H*x=b的形式的方程,并进行求解,因此使用牛顿法时可以搭配共轭梯度法进行使用。 4. 拟牛顿法(DFP/BFGS) 牛顿法需要计算原函数的二阶导Hession矩阵,并解H*x=b方程,相当于求解 Hession 的逆矩阵,为此拟牛顿法对Hession矩...
大规模优化算法-LBFGS算法⼤规模优化算法-LBFGS算法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 ...
大规模无约束优化的一族LBFGS类算法 钱小燕;施庆生;刘浩;石岿然 【期刊名称】《运筹学学报》 【年(卷),期】2011(015)003 【摘要】尝试在有限存储类算法中利用目标函数值所提供的信息.首先利用插值条件构造了一个新的二次函数逼近目标函数,得到了一个新的弱割线方程,然后将此弱割线方程与袁[1]的弱割线方程相...
关于训练神经网络的说法中,不正确的是___。 A、是一个不断调整神经元之间的“连接权重”以及每个神经元偏置项的过程 B、一般用误差反向传播(BP)算法训练神经网络 C、神经网络的隐藏层越少,训练时间越长 D、常用的优化器(optimizer)包括adam,sgd,lbfgs等 你可能感...
牛顿法是二阶优化算法,也是最为常见的优化算法。牛顿法是二阶优化算法,每步优化都需要计算出原函数的二阶梯度矩阵,即Hession矩阵,并获得类似H*x=b的形式的方程,并进行求解,因此使用牛顿法时可以搭配共轭梯度法进行使用。 4. 拟牛顿法(DFP/BFGS) 牛顿法需要计算原函数的二阶导Hession矩阵,并解H*x=b方程,相当于...
牛顿法是二阶优化算法,也是最为常见的优化算法。牛顿法是二阶优化算法,每步优化都需要计算出原函数的二阶梯度矩阵,即Hession矩阵,并获得类似H*x=b的形式的方程,并进行求解,因此使用牛顿法时可以搭配共轭梯度法进行使用。 4. 拟牛顿法(DFP/BFGS) 牛顿法需要计算原函数的二阶导Hession矩阵,并解H*x=b方程,相当于...