L-BFGS:n yleiskatsaus Rajoitetun muistin BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) on suosittu lähes Newton-menetelmä, jota käytetään suuren mittakaavan epälineaaristen optimointiongelmien ratkaisemiseen, joiden Hessen-matriisit ovat kalliita laskea. L-BFGS käyttää viimeisimpien iteraatioiden ratkaisuja ja gradientteja Hessenin matriisin arvioimiseen.
Kuinka BFGS toimii?
Kvaasi-Newton-menetelmät, kuten BFGS, approksimoivat käänteistä Hessenistä, jota voidaan sitten käyttää liikkeen suunnan määrittämiseen, mutta meillä ei ole enää askelkokoa. BFGS-algoritmi ratkaisee tämän käyttämällä viivahakua valitussa suunnassa määrittääkseen kuinka pitkälle kyseiseen suuntaan on siirryttävä.
Mikä on Bfgs Python?
luokka lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Muuttujamäärä. … ptr_fx Osoitin muuttujaan, joka saa muuttujien tavoitefunktion lopullisen arvon. Tämä argumentti voidaan asettaa arvoon NULL, jos tavoitefunktion lopullinen arvo on tarpeeton.
Onko Bfgs gradienttipohjainen?
BFGS Hessenin approksimaatio voi perustua joko gradienttien koko historiaan, jolloin siitä käytetään nimitystä BFGS, tai se voi perustua vain uusimpaan m gradienttia, jolloin se tunnetaan nimellä rajoitetun muistin BFGS, lyhennettynä L-BFGS.
Mikä on Newtonin menetelmä laskennassa?
Newtonin menetelmä (kutsutaan myös Newton-Raphsonin menetelmäksi) on rekursiivinen algoritmi approksimointiindifferentioituvan funktion juuri. … Newton-Raphsonin menetelmä on menetelmä minkä tahansa kertaluvun polynomiyhtälöiden juurien approksimointiin.
