L-BFGS-i ülevaade Piiratud mäluga BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) on populaarne kvaasi-Newtoni meetod, mida kasutatakse suuremahuliste mittelineaarsete optimeerimisprobleemide lahendamiseks, mille Hessi maatriksite arvutamine on kallis. L-BFGS kasutab Hessi maatriksi hindamiseks viimaste iteratsioonide lahendusi ja gradiente.
Kuidas BFGS töötab?
Kvaasi-Newtoni meetodid nagu BFGS lähendavad Hessi pöördväärtust, mida saab seejärel kasutada liikumissuuna määramiseks, kuid meil pole enam sammu suurust. BFGS-i algoritm lahendab selle kasutades jooneotsingut valitud suunas, et määrata, kui kaugele selles suunas liikuda.
Mis on Bfgs Python?
class lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Muutujate arv. … ptr_fx Osuti muutujale, mis saab muutujate sihtfunktsiooni lõpliku väärtuse. Selle argumendi saab määrata väärtusele NULL, kui sihtfunktsiooni lõppväärtust pole vaja.
Kas Bfgs on gradiendipõhine?
BFGS Hesseni lähendus võib põhineda gradientide täielikul ajalool, millisel juhul nimetatakse seda BFGS-iks, või see võib põhineda ainult kõige värskemal m gradiente, sel juhul nimetatakse seda piiratud mäluga BFGS-iks, lühendatult L-BFGS.
Mis on Newtoni meetod arvutuses?
Newtoni meetod (nimetatakse ka Newtoni-Raphsoni meetodiks) on rekursiivne algoritm lähendamiseksdiferentseeruva funktsiooni juur. … Newtoni-Raphsoni meetod on meetod mis tahes järku polünoomvõrrandite juurte lähendamiseks.
