前面的文章中，讲述过BFGS算法，它是用来求解最优化问题的，在这个算法中，相对于普通的牛顿迭代法有很大的改进。链接。在BFGS算法中，仍然有缺陷，比如当优化问题规模很大时，矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题，就有了L-BFGS算法。 Contents 1. L-BFGS算法介绍 2. L-BFGS算法原理
原创
2023-05-31 15:17:11
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本文由作者林洋港授权网易云社区发布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深
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2018-12-14 16:15:00
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://aria42./blog/2014/12/understanding-lbfgs/Numerical optimization is at the core of much of machine learning. Once you’ve defined your model a...
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2014-12-03 12:43:00
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这篇文章是优化器系列的第三篇，主要介绍牛顿法、BFGS和L-BFGS，其中BFGS是拟牛顿法的一种，而L-BFGS是对BFG
原创
2024-04-11 10:35:42
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在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中，已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍，本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程，在L-BFGS算法中包
原创
2023-06-14 19:24:23
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形式的算法描述并不是很OK，不建议使用，建议跳过） 关键公式： \(s_k = x_{k+1} - x_k\) \(y_k =
## 神经网络L-BFGS优化器实现流程
### 1. 引言
神经网络的优化是机器学习中非常重要的一环，而L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）是一种有效的优化算法。本文将介绍如何使用L-BFGS优化器来训练神经网络，并给出相应的代码实现。
### 2. L-BFGS优化器原理
L-BFGS是一种拟牛顿法的变种，它通过利用
原创
2023-07-28 04:03:51
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【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 Broyden、Fletcher、Goldfarb 和 Shanno
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2023-07-24 18:20:13
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一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中，我们得到了BFGS算法的校正公式：利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换，得到令，则得到：二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中。每次都要存储近似Hesse矩阵，在高维数据时，存储浪费非常多的存储空间，而在实际的运
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2017-05-03 20:48:00
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一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中，我们得到了BFGS算法的校正公式：利用Sherman-Morrison公式可对上
原创
2023-06-28 15:02:15
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Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文介绍了线性回归的L-BFGS优化在Alink是如何实现的，希望可以作为大家看线性回归代码的Roadmap。
原创
2021-04-26 11:19:25
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该文章在牛顿法和拟牛顿法的介绍上还是较好理解的，虽然贴图不是很清晰，但是再后面的BFGS的推理上就太过简单了，完全无法理解，所以这个文章除了牛顿法和拟牛顿法的介绍是可以看的，其他内容就不需要看了。PS:说下个人对牛顿法和拟牛顿法的一些理解。个人认为牛顿法就是泰勒展开的一种推理，说直白了就是在泰勒级数展开的基础上进行了极值（最小值）的求解。牛顿法的假设条件是和泰勒展开的假设条件是一致的，也就是在“邻
今天看了 Nocedal 写的Numerical Optimization 中关于BFGS方法的介绍。BFGS方法有个近亲，叫做DFP方法。下面先介绍DFP方法。这个方法的意图是找一种方法对Hessian进行近似，具体是，在迭代的每一步xk+1，让这一步的近似Hessian B能够表示出上一步xk的...
原创
2014-12-21 00:34:00
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今天，我来讲一种在机器学习中常用到的优化算法，叫做BFGS算法。BFGS算
原创
2023-05-31 15:55:47
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极小化极大算法（The minimax algorithm）前面部分描述的技术适用于简单，完全可解决的游戏，如Nim（因为其所有的情况也不算大）。然而，随着游戏变得越来越复杂，很快就无法检查每一个可能的结果。例如，如果你试图通过一切可能的棋牌游戏，即使以现代电脑的速度，这个过程可能需要数十亿年的时间。 然而，不管怎样，尽管有这个限制，电脑在国际象棋方面仍然非常擅长。1997年，IBM的“深蓝色”（
思路：欧拉定理扩展 定义phi[i] = φ（i） ax = a(x % phi[p] + phi[p]) % p #include<iostream> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std ...
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2021-08-03 16:39:00
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# 科普文章：探索R语言中的BFGS算法
## 导言
在数据分析和机器学习领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法是一种常用的无约束优化算法之一，常被应用于最小化非线性函数。在R语言中，我们可以通过调用相应的函数来实现BFGS算法。
## BFGS算法简介
BFGS算法是一种拟牛顿算法，它通过逼近目标函数的二阶导
原创
2024-07-07 03:36:31
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一、 算法是什么？ 算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来
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2024-06-18 08:36:58
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# BFGS算法在机器学习中的应用
## 引言
在机器学习领域，优化问题是核心任务之一。尤其是在训练模型时，我们往往需要找到一组参数以最小化损失函数。众多优化算法中，BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法因其高效性和收敛速度而广受欢迎。本文将介绍BFGS算法的基础知识及其在机器学习中的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是BFGS算法？
BFG
计算获得新的\(θ\)值，即\(θ_{k+1}\)为\(θ_k\)的基础上计算所得。 \(g_k\)为\(f(\theta)\)在\(θ_k\)时
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2024-03-05 10:56:04
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