Pārskats par L-BFGS ierobežotas atmiņas BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) ir populāra kvaziŅūtona metode, ko izmanto, lai atrisinātu liela mēroga nelineāras optimizācijas problēmas, kuru Hesa matricu aprēķināšana ir dārga.. L-BFGS izmanto risinājumus un gradientus no jaunākajām iterācijām, lai novērtētu Hesenes matricu.
Kā darbojas BFGS?
Kvaziņūtona metodes, piemēram, BFGS, tuvina Hesenes apgriezto vērtību, ko pēc tam var izmantot, lai noteiktu kustības virzienu, taču mums vairs nav soļa lieluma. BFGS algoritms to risina, izmantojot līniju meklēšanu izvēlētajā virzienā, lai noteiktu, cik tālu jāpārvietojas šajā virzienā.
Kas ir Bfgs Python?
klase lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Mainīgo skaits. … ptr_fx Rādītājs uz mainīgo, kas saņem mainīgo mērķa funkcijas galīgo vērtību. Šo argumentu var iestatīt uz NULL, ja mērķa funkcijas galīgā vērtība nav nepieciešama.
Vai Bfgs ir balstīts uz gradientu?
BFGS Hesijas aproksimācija var būt balstīta uz pilnu gradientu vēsturi, tādā gadījumā to dēvē par BFGS, vai arī tā var būt balstīta tikai uz jaunāko gradientu vēsturi. m gradienti, tādā gadījumā to sauc par ierobežotas atmiņas BFGS, saīsināti kā L-BFGS.
Kas ir Ņūtona metode aprēķinos?
Ņūtona metode (saukta arī par Ņūtona-Rafsona metodi) ir rekursīvs algoritms tuvināšanaidiferencējamas funkcijas sakne. … Ņūtona-Rafsona metode ir jebkuras kārtas polinoma vienādojumu sakņu tuvināšanas metode.
