Az L-BFGS áttekintése A korlátozott memóriájú BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) egy népszerű kvázi-Newton-módszer, amelyet használnak nagy léptékű nemlineáris optimalizálási problémák megoldására, amelyek Hess-mátrixait költséges kiszámítani. Az L-BFGS a legutóbbi iterációk megoldásait és gradienseit használja a Hess-mátrix becsléséhez.
Hogyan működik a BFGS?
A kvázi-Newton módszerek, mint például a BFGS, közelítik az inverz Hess-t, amivel ezután meghatározható a mozgás iránya, de a lépések mérete már nincs meg. A BFGS algoritmus ezt úgy oldja meg, hogy egy vonalkeresést használ a kiválasztott irányban annak meghatározására, hogy milyen messzire kell elmozdulni abba az irányba.
Mi az a Bfgs Python?
class lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n A változók száma. … ptr_fx A változóra mutató mutató, amely megkapja a változók célfüggvényének végső értékét. Ez az argumentum NULL-ra állítható, ha a célfüggvény végső értéke szükségtelen.
A Bfgs gradiens alapú?
A BFGS Hessian közelítése lehet a gradiensek teljes történetén alapulva, ebben az esetben BFGS-nek nevezzük, vagy csak a legfrissebb. m gradiens, ebben az esetben korlátozott memória BFGS néven ismert, rövidítve L-BFGS.
Mi a Newton-módszer a számításban?
A Newton-módszer (Newton-Raphson módszernek is nevezik) egy rekurzív algoritmus a közelítéshezegy differenciálható függvény gyöke. … A Newton-Raphson módszer bármilyen rendű polinomiális egyenletek gyökeinek közelítésére szolgáló módszer.
