L-BFGS Ribotos atminties BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) apžvalga yra populiarus beveik Niutono metodas, naudojamas spręsti didelio masto netiesinio optimizavimo uždavinius, kurių Heseno matricas skaičiuoti brangu.. L-BFGS naudoja sprendimus ir gradientus iš naujausių iteracijų Heseno matricai įvertinti.
Kaip veikia BFGS?
Kvazi-niutono metodai, tokie kaip BFGS, apytiksliai apytiksliai apskaičiuoja atvirkštinį Heseno koeficientą, kurį vėliau galima naudoti norint nustatyti judėjimo kryptį, bet žingsnio dydžio nebeturime. BFGS algoritmas tai išsprendžia naudodamas linijos paiešką pasirinkta kryptimi, kad nustatytų, kiek reikia judėti ta kryptimi.
Kas yra Bfgs Python?
klasė lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Kintamųjų skaičius. … ptr_fx Rodyklė į kintamąjį, kuris gauna galutinę kintamųjų tikslo funkcijos reikšmę. Šis argumentas gali būti nustatytas į NULL, jei galutinė tikslo funkcijos reikšmė nereikalinga.
Ar Bfgs pagrįstas gradientu?
BFGS Heseno aproksimacija gali būti remiantis visa gradientų istorija, tokiu atveju jis vadinamas BFGS, arba gali būti pagrįstas tik naujausiu m gradientai, tokiu atveju jis žinomas kaip ribotos atminties BFGS, sutrumpintai kaip L-BFGS.
Kas yra Niutono metodas skaičiavime?
Newtono metodas (taip pat vadinamas Niutono-Rafsono metodu) yra rekursyvus aproksimavimo algoritmasdiferencijuojamos funkcijos šaknis. … Niutono-Rafsono metodas yra bet kokios eilės daugianario lygčių šaknų aproksimavimo metodas.
