L-BFGS-B:适合大型问题的变体,可以处理边界约束。 使用不同算法的方法如下: # 使用不同的算法 result_bfgs = minimize(objective_function, 0, method='BFGS') result_nelder_mead = minimize(objective_function, 0, method='Nelder-Mead') print('BFGS最小值点:', result_bfgs.x) print('Nelder-Mead最小...
minimize(func, 0.35, method='L-BFGS-B, bounds=np.array([0.075, None]), options={'eps':0.01}) 这将按以下方式执行:通过改变函数的一个输入参数(参数为温度,这是一种化学模拟)来最小化我的函数(func),初始猜测为0.35,保持温度在[0.075,inf)范围内,采用初始步长为0.01(换句话说,它测试的第二个点是...
Basinhopping 仍然可以通过使用实现边界的最小化器之一(例如 L-BFGS-B)来遵守边界。这是一些代码,展示了如何做到这一点 # an example function with multiple minima def f(x): return x.dot(x) + sin(np.linalg.norm(x) * np.pi) # the starting point x0 = [10., 10.] # the bounds xmin = ...
可以以函数形式表示,或选择 '2-point', '3-point', 'cs'。该选项只能用于 CG, BFGS, Newton-CG, L-BFGS-B, TNC, SLSQP, dogleg, trust-ncg, trust-krylov, trust-exact 和 trust-constr 算法。 **hess: ** 可选项,Hessian 矩阵计算方法。可以以函数形式表示,或选择 '2-point', '3-point', 'cs...
method = 'L-BFGS-B' n_epoch = 5 n_iter = 50 device = "cpu" batch_size = 5 Initialization batch_number = int(Mn/batch_size) n_batch = create_batch(noise, device, batch_number, batch_size, N) wph_op = pw.WPHOp(N, N, J, L=L, dn=dn, device=device) ...
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from scipy.optimize.lbfgsb import fmin_l_bfgs_b parser = argparse.ArgumentParser(description='Neural style transfer with Keras.') parser.add_argument('base_image_path', metavar='base', type=str,help='Path to the image to transform.') ...
astype(np.float) lbfgs_bounds = zip(lower.tolist(), upper.tolist()) x_optimal, y_opt, opt_info = spo.fmin_l_bfgs_b(objective, X_initial, bounds = lbfgs_bounds, iprint = 0, maxiter = 150) x_optimal = x_optimal.reshape((1, grid.shape[ 1 ])) return x_optimal, y_opt ...
python实现bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs优化算法 # coding=utf-8 import numpy as np import os def X3(a, b, c):a = np.dot(np.dot(a, b), c)return a def X2(a, b):a = np.dot(a, b)return a def get_data(obj_path_name):pro_path = os.path.abspath('.')data_...
默认情况下,使用来自scipy.optimize.minimize的 L-BFGS-B 算法。如果 None 被传递,内核的参数保持固定。可用的内部优化器是:{'fmin_l_bfgs_b'}。 n_restarts_optimizer:整数,默认=0 优化器重新启动的次数,用于查找最大化log-marginal 可能性的内核参数。优化器的第一次运行是从内核的初始参数执行的,其余的(如...