BFGS拟牛顿法

寻找最优参数解：最速下降法，牛顿下降法，阻尼牛顿法，拟牛顿法DFP/BFGS

http://dataunion.org/20714.html感谢于建民的投稿，转载请注明出处：数盟社区机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值
zdy0_2004·2015-11-22 14:00

拟牛顿法——变种及其相互关系

拟牛顿法变种众多，实际中应用广泛。本文就拟牛顿法进行比较全面的探讨，特别是考察每种变种算法的设计思想以及不同变种算法之间的横向对比。 1 牛顿法 介绍拟牛顿法之前必须简要回顾经典牛
·2015-11-13 16:09

用java写bp神经网络（一）

矩阵运算采用jblas库，然后逐渐增加功能，支持并行计算，然后支持输入向量调整，最后支持L-BFGS学习算法。 上帝说，要有神经网络，于是，便有了一个神经网络。
·2015-11-13 11:21

牛顿法与拟牛顿法，DFP法，BFGS法，L-BFGS法

牛顿法 考虑如下无约束极小化问题： $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,并且假设$f(x)$为凸函数，二阶可微。当前点记为$x_k$,最优点记为$x^*$。 梯度下降法用的是一阶偏导，牛顿法用二阶偏导。以标量为例，在当前点进行泰勒二阶展开： $$\varphi(x)=f(x_k)+f'(x_k)(x-x_k)+\frac{1}{2}f''(x_k)(x-x_k)
·2015-11-13 11:19

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（一）牛顿法

在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
·2015-11-12 21:32

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件

在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
·2015-11-12 17:08

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（三）DFP 算法

在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
·2015-11-12 17:07

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（五）L-BFGS 算法

在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
·2015-11-12 17:06

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（四）BFGS 算法

在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
·2015-11-12 17:06

### Newton's Method

牛顿法在最优化问题中每步都要求Hessian矩阵，计算比较复杂，拟牛顿法通过正定矩阵近似Hessian矩阵，简化了这一计算过程。
·2015-11-11 08:21

工程优化方法中的“最速下降法”和“DFP拟牛顿法”的 C 语言实现

这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业。其实这题本可以用 MATLAB 实现，但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力，改为用 C 语言实现。这样，就得自己实现矩阵的运算（加减乘除、求逆、拷贝）；难点是求偏导，通过查资料，发现可以通过导数定义，即取极限的方法，来逐步逼近求得梯度；另外，没法做到输入任意公式，只能将公式硬编码为函数，而求导函数需要传入公式，就直接传入函数指针了。思考、编码、调试、测
·2015-11-11 03:41

Numerical Optimization: Understanding L-BFGS

http://aria42.com/blog/2014/12/understanding-lbfgs/ Numerical optimization is at the core of much of machine learning. Once you’ve defined your model and have a dataset ready, estimating the paramete
·2015-10-31 09:54

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

  　　内容： 　　本文主要是参考论文：On optimization methods for deep learning，文章内容主要是笔记SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS
·2015-10-31 08:48

OWL-QN算法

一、BFGS算法       算法思想如下：          
·2015-10-30 16:05

机器学习（六）梯度下降的优化算法和matlab/octave中的应用

文章链接： http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/49027629为了分类，需要计算代价函数、代价函数关于参数的偏导数共轭梯度法、BFGS、L-BFGS
lonelyrains·2015-10-16 19:00

拟牛顿法 分析与推导

针对牛顿法中海塞矩阵的计算问题，拟牛顿法主要是使用一个海塞矩阵的近似矩阵来代替原来的还塞矩阵，通过这种方式来减少运算的复杂度。
liuwu265·2015-07-27 17:00

非线性优化库liblbfgs初探

u012176591liblbfgs简介Linux下用gcc编译Windows下用visualstudio编译main函数分析python封装liblbfgsliblbfgs简介liblbfgs是L-BFGS
u012176591·2015-07-06 11:00

竞价广告系统-逻辑回归优化方法-L-BFGS

  逻辑回归优化方法-L-BFGS逻辑回归的优化方法是一个经典的问题，如果我们把它视为一个最大熵模型，那么我们知道最早的优化方法是IIS，这个方法就不细讲了，因为它速度很慢。
·2015-06-30 16:00

竞价广告系统-逻辑回归优化方法-L-BFGS

逻辑回归优化方法-L-BFGS逻辑回归的优化方法是一个经典的问题，如果我们把它视为一个最大熵模型，那么我们知道最早的优化方法是IIS，这个方法就不细讲了，因为它速度很慢。
94julia·2015-06-30 16:00

拟牛顿法/Quasi-Newton，DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell，及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno

p=2780在最优化领域，有几个你绝对不能忽略的关键词：拟牛顿、DFP、BFGS。名字很怪，但是非常著名。下面会依次地说明它们分别“是什么”，“有什么用”以及“怎么来的”。
u014568921·2015-06-17 14:00

用L-BFGS法训练最大熵模型做分类

作者：金良（[email protected]）csdn博客：http://blog.csdn.net/u012176591defchangelabels(labels): #对标签进行处理，使得第一个标签为0，第二个标签为1，依次递增 index=0 labeldict=dict() foriinrange(np.shape(labels)[0]): iflabels[i]notin
u012176591·2015-06-10 00:00

优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法

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
zhiyong_will·2015-06-06 17:57

优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法

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  
google19890102·2015-06-06 17:00

梯度-牛顿-拟牛顿优化算法和实现

http://blog.csdn.net/u012176591要求解的问题线搜索技术和Armijo准则最速下降法及其Python实现牛顿法阻尼牛顿法及其Python实现修正牛顿法法及其Python实现拟牛顿法
u012176591·2015-05-30 10:00

无约束最优化方法——牛顿法、拟牛顿法、BFGS、LBFGS

转自http://blog.csdn.net/lansatiankongxxc/article/details/45873597这是前一段时间写的博客，然后又重新整理了一下最速下降法牛顿法拟牛顿法SR1BFGSDFPLBFGS
Datuqiqi·2015-05-25 14:00

无约束最优化方法——牛顿法、拟牛顿法、BFGS、LBFGS

这是前一段时间写的博客，然后又重新整理了一下最速下降法牛顿法拟牛顿法SR1BFGSDFPLBFGS【最速下降法】无约束最优化方法不涉及约束条件，所以都是介绍如何寻找搜索方向以及搜索步长。
lansatiankong·2015-05-20 17:32

无约束最优化方法——牛顿法、拟牛顿法、BFGS、LBFGS

这是前一段时间写的博客，然后又重新整理了一下最速下降法牛顿法拟牛顿法SR1BFGSDFPLBFGS【最速下降法】无约束最优化方法不涉及约束条件，所以都是介绍如何寻找搜索方向以及搜索步长。
lansatiankongxxc·2015-05-20 17:00

优化算法——拟牛顿法之BFGS算法

一、BFGS算法简介BFGS算法是使用较多的一种拟牛顿方法，是由Broyden，Fletcher，Goldfarb，Shanno四个人分别提出的，故称为BFGS校正。
zhiyong_will·2015-05-20 11:14

优化算法——拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法  在博文“优化算法——牛顿法(NewtonMethod)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息，对于函数，其中表示向量。在牛顿法的求解过程中，首先是将函数在处展开，展开式为：其中，，表示的是目标函数在的梯度，是一个向量。，表示的是目标函数在处的Hesse矩阵。省略掉最后面的高阶无穷小项，即为：上式两边对求导
google19890102·2015-05-19 22:00

bfgs拟牛顿法

在最优化领域，有几个你绝对不能忽略的关键词：拟牛顿、DFP、BFGS。名字很怪，但是非常著名。下面会依次地说明它们分别“是什么”，“有什么用”以及“怎么来的”。
ivysister·2015-05-02 11:00

L-BFGS算法

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。
ACdreamers·2015-03-29 18:23

L-BFGS算法

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。
ACdreamers·2015-03-29 18:23

L-BFGS算法

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。
ACdreamers·2015-03-29 18:00

BFGS算法

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算法被认为是数值效果最好的拟牛顿法，并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。那么接下来将会详细讲解。
ACdreamers·2015-03-27 01:41

BFGS算法

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算法被认为是数值效果最好的拟牛顿法，并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。那么接下来将会详细讲解。
ACdreamers·2015-03-27 01:41

BFGS算法

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算法被认为是数值效果最好的拟牛顿法，并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。那么接下来将会详细讲解。 
ACdreamers·2015-03-27 01:00

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(中)

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器》介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoostpython实现文章《NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS
ty4z2008·2015-03-18 13:55

机器学习优化算法L-BFGS及其分布式实现

最近做的科研项目需要用到L-BFGS，这段时间看了不少关于L-BFGS的博客以及论文，在此进行一下小小的总结。
大豆芽·2015-03-14 22:41

机器学习优化算法—L-BFGS

关于优化算法的求解，书上已经介绍了很多的方法，比如有梯度下降法，坐标下降法，牛顿法和拟牛顿法。
chenzhijay·2014-11-27 09:21

马尔可夫逻辑网络

权重是通过使用L-BFGS算法的优化拟似然法学习的，
fkyyly·2014-11-08 10:38

神经网络学习算法matlab应用分析

摘要：为了提高BP神经网络模型运用效果，基于不同方法提出了很多的优化算法算法例如从经典梯度下降法，到复杂的BFGS，LM算法等，然而不同的算法在不同的应用场景有不同的效果，本文以matlab神经网络工具箱为基础
whiteinblue·2014-10-30 20:00

梯度下降、牛顿法、拟牛顿法

梯度下降、牛顿法、拟牛顿法都是求解无约束最优化问题的常用方法，且均是迭代算法。基本思想函数凹凸性讨论1.当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解释全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。
luo86106·2014-10-27 19:00

deep learning Softmax分类器（L-BFGS,CG,SD）

前言：    在最优化计算方法中，我已经讲到了机器学习常用的一些参数优化的方法，如梯度法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法，在《最优化计算方法》板块，我都用回归分析比较了这些参数优化的方法，从现在开始，我将把这些参数优化的方法用来训练分类器
hlx371240·2014-10-12 09:00

L-BFGS的原理及在回归分析中的应用

后续会讲到L-BFGS在模式分类中的应用。
hlx371240·2014-10-10 22:00

在BFGS中，线搜索方法确定步长α

下面用精确线搜索和非精确线搜索来确定α，以拟牛顿法BFGS在回归中作为例子
hlx371240·2014-10-10 15:00

《最优化计算方法》这门课中所有的方法在回归分析的比较与分析

实验结果收敛性排名1-14分别是a=1,BB(1),BB(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,BFGS,0.01,steepsetDescent,TurstRegionwithDogLeg
hlx371240·2014-10-09 18:00

优化算法L-BFGS资源索引

非常赞的一组介绍L-BFGS的博文： http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 维基百科： http://en.wikipedia.org
cherishLC·2014-09-29 15:00

Softmax回归——识别MINST数据库

L-BFGS算法可以保证收敛得到全局最
u012428391·2014-08-12 16:00

拟牛顿法

拟牛顿法变种众多，实际中应用广泛。本文就拟牛顿法进行比较全面的探讨，特别是考察每种变种算法的设计思
aldenphy·2014-06-27 14:00

牛顿法及拟牛顿法（L-BFGS）

为了搞懂L-BFGS，发现资料很少。注意点：在牛顿法中，当H（x）是正定矩阵的时候，函数f(x)的极值为极小值。由于很多H(x)都是非正定的，所以引入了拟牛顿法。
haimengao·2014-06-09 16:00
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