L-BFGS սահմանափակ հիշողության BFGS-ի ակնարկ (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) հայտնի քվազի-նյուտոն մեթոդ է, որն օգտագործվում է մեծածավալ ոչ գծային օպտիմիզացման խնդիրներ լուծելու համար, որի Hessian մատրիցները հաշվարկելը թանկ է:. L-BFGS-ն օգտագործում է լուծումներն ու գրադիենտները ամենավերջին կրկնություններից՝ Հեսսիական մատրիցը գնահատելու համար:
Ինչպե՞ս է աշխատում BFGS-ը:
Քվազի-Նյուտոնի մեթոդները, ինչպիսին BFGS-ն է, մոտավոր է հակադարձ Հեսսիանին, որն այնուհետ կարող է օգտագործվել շարժման ուղղությունը որոշելու համար, բայց մենք այլևս չունենք քայլի չափը: BFGS ալգորիթմը դա լուծում է օգտագործելով տողերի որոնում ընտրված ուղղությամբ՝ որոշելու համար, թե որքան հեռու է շարժվել այդ ուղղությամբ:
Ի՞նչ է Bfgs Python-ը:
դաս lbfgs. def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Փոփոխականների թիվը: … ptr_fx Փոփոխականի ցուցիչը, որը ստանում է փոփոխականների համար օբյեկտիվ ֆունկցիայի վերջնական արժեքը: Այս արգումենտը կարող է սահմանվել NULL, եթե նպատակային ֆունկցիայի վերջնական արժեքը ավելորդ է:
Bfgs գրադիենտ հիմնված է:
BFGS Hessian մոտարկումը կարող է կամ լինել հիմնված գրադիենտների ամբողջական պատմության վրա, որի դեպքում այն նշվում է որպես BFGS, կամ այն կարող է հիմնված լինել միայն ամենավերջին m գրադիենտներ, որոնց դեպքում այն հայտնի է որպես սահմանափակ հիշողության BFGS, կրճատ՝ L-BFGS:
Ի՞նչ է Նյուտոնի մեթոդը հաշվարկում:
Նյուտոնի մեթոդը (նաև կոչվում է Նյուտոն-Ռաֆսոնի մեթոդ) մոտավորացման ռեկուրսիվ ալգորիթմ էդիֆերենցիալ ֆունկցիայի արմատը: … Նյուտոն-Ռաֆսոնի մեթոդը ցանկացած կարգի բազմանդամ հավասարումների արմատները մոտավորելու մեթոդ է:
