BFGS拟牛顿法

拟牛顿法推导

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。
随机漫步_·2018-07-20 15:11

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（四）：拟牛顿法、BFGS、L_BFDS、DFP、共轭梯度法

拟牛顿法拟牛顿法可以克服牛顿法计算量大的缺点，不在计算目标函数的Hesse矩阵，而是构造一个近似Hesse矩阵的对称正定矩阵，根据近似矩阵来优化目标函数，不同的近似构造Hesse的方法决定了不同的拟牛顿法
大饼博士X·2018-07-15 01:23

找工作之机器学习

liblinearrandomforestbagging,adaboost,boosting,线性加权,cascadeEMK-Meansk-fold交叉验证xgboostsoftmax数据归一化优化方法（梯度下降、牛顿法、拟牛顿法
cluluxiu·2018-05-18 13:53

机器学习案例系列教程——优化方法总结（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

梯度下降法梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：梯
数据架构师·2018-04-21 15:26

L-BFGS剖析

机器学习中经常利用梯度下降法求最优解问题，通过大量的迭代来得到最优解，但是对于维度较多的数据，除了占用大量的内存还会很耗时，L-BFGS算法是一种在牛顿法基础上提出的一种求解函数根的算法，下面由简入深尽量用简洁的语言剖析算法的本质
golden_xuhaifeng·2018-04-04 15:22

梯度下降法和牛顿法的简单对比

梯度下降法和牛顿法机器学习问题可以分为两类：给定data求model；给定model求解θθ：SGD或BGD（沿一阶方向）Newton（沿二阶方向）BFGS（居于一、二阶方向之间）L-BFGS通过一个例子来对比两种求参算法的区别
Titan0427·2018-02-04 21:35

机器学习初探-常用优化算法介绍

具体包括梯度下降法(最速梯度下降)，牛顿法，几个拟牛顿法(包括DFP，BFGS，LBFGS等，共轭方向法，共轭梯度法，信赖域方法等不在本次做讨论)。
圣小童·2018-01-10 11:31

拟牛顿法

拟牛顿法1、牛顿法又称割线法，对f(x+Δx)进行泰勒展开f(x+Δx)=f(x)+f′(x)Δx+12f”(x)Δx2对Δx求导，得：f′(x+Δx)=f′(x)+f”(x)Δx当f′(x+Δx)=0
水言车·2017-12-28 16:06

拟牛顿法公式推导以及python代码实现（一）

目录拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点1.2算法步骤与特点对称秩一校正公式DFP算法3.1DFP公式推导3.2要求解的问题3.3python实现1.拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点在上一文中（牛顿法公式推导与
黄小猿·2017-12-22 19:16

深度学习: gradient diffusion (梯度弥散)

Introduction从文章《梯度弥散》摘来的一段话：梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。
JNingWei·2017-12-18 00:00

统计学习方法-牛顿法和拟牛顿法

牛顿法和拟牛顿法牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化问题的常用方法，有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。
Jack_lyp2017·2017-12-01 16:05

非监督特征学习与深度学习（十一）----优化方法：随机梯度下降

优化方法：随机梯度下降（Optimization:StochasticGradientDescent）概览（Overview）批处理的方法，如有限内存BFGS，使用完整的训练集来计算下
冬之晓东·2017-09-23 10:53

从牛顿法到L-BFGS的算法演变

对具体推导过程有兴趣的同学请访问原博主的博客~)  拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，其中DFP方法，BFGS方法以及L-BFGS方法都是重要的拟牛顿法。
DASEason·2017-09-10 09:22

crf的意义

具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及拟牛顿法。改进的迭代尺度法(IIS)已知训练数据集，由此可知经验概率分布可以通过极大化训练数据的对数似
此间_沐自礼·2017-09-03 19:04

【转】常见的几种最优化方法

转自Poll的笔记阅读目录梯度下降法（GradientDescent）牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）共轭梯度法（ConjugateGradient
JSong1122·2017-08-27 09:48

随机梯度下降（SGD）和批量梯度下降以及拟牛顿法

批量梯度下降和随机梯度下降是机器学习中很常用的学习方法，批量梯度下降更为准确，但是每一轮训练都要遍历全部的样本而随机梯度下降则没有这一问题，但是他最后的结果会在局部最优解附近波动。下面看看这两个算法吧！批量梯度下降顾名思义，我们把所有的训练样本看做一批，每次更新参数都要对他们一起遍历来判断走向，例如对于一个实际的问题，我们可以用下面的式子来表示我们的假设：我们希望hθ(x)可以准确的预测新的样本也
WZFish0408·2017-08-19 18:02

python实现牛顿法求解求解最小值（包括拟牛顿法）【最优化课程笔记】

什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。从而得到x(k+1)，重复以上做法，知道求得问题的解。这就是一维搜索。上面提到的d可以称作为步长因子。一维搜索的方法有很
jasperyang·2017-06-06 00:00

神经网络优化算法综述

算法检查gradientchecksanitycheckothercheck一阶算法Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶算法牛顿法拟牛顿法参考神经网络的训练有不同算法，本文将简要介绍常见的训练算法
Young_Gy·2017-05-23 00:10

拟牛顿法之BFGS算法

什么是拟牛顿法？拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了Hessian矩阵的近似矩阵，避免每次迭代都计算Hessian矩阵的逆，它的收敛速度介于梯度下降法和牛顿法之间。
张大鹏的博客·2017-04-21 13:24

最优化学习笔记（二十）——全局搜索算法

一、引言前边的博文我们讨论过一些迭代算法，包括梯度方法、牛顿法、共轭梯度法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列，但是往往这些迭代序列只能收敛到局部极小点，而且这些迭代方法需要计算目标函数的一阶导数
_Kevin_Duan_·2017-04-15 10:14

几个优化方法

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta
BojackHorseman·2017-04-01 11:55

牛顿法和拟牛顿法

正在学习牛顿法，找到一篇非常详细的博客，特将目录整理下来，方便今后回想和查找。一、牛顿法内容来源：http://blog.csdn.net/u011310341/article/details/49496229主要内容：1、泰勒展开式。比较基础。2、牛顿法。从其应用的两个方面来介绍：2.1求方程的根——一阶泰勒展开。2.2解决最优化问题——二阶泰勒展开。此部分又分为两种情况：二维情况和高维情况。其
hubery_zhang·2017-03-22 22:16

斯坦福机器学习课程神经网络作业的Python实现

使用类封装可以由参数定义多层hiddenlayers使用scipy的minimize函数计算theta（尝试过多种算法，不解如何调整参数，使用BFGS算法返回MemoryError)如果自己实现循环不适用
ericzha·2017-03-16 15:48

第905期机器学习日报(2017-03-11)

机器学习日报2017-03-11机器学习入门：从线性模型到神经网络@爱可可-爱生活最火的3个Python机器学习库@网路冷眼从梯度下降到拟牛顿法：详解训练神经网络的五大学习算法@机器之心syncedK-means
机器学习日报·2017-03-12 17:29

最优化学习笔记(十九)——拟牛顿法(5)BFGS算法

一、BFGS算法的更新公式为了推导BFGS算法，需要用到对偶或者互补的概念，前边已经讨论过hessian矩阵逆矩阵的近似矩阵需要满足以下条件：Hk+1Δg(i)=Δx(i)0≤i≤k这是根据Δg(i)=
_Kevin_Duan_·2017-02-12 10:08

最优化学习笔记(十八)——拟牛顿法(4)DFP算法

秩2算法可以保证在任意第k步迭代下，只要一维搜索是精确的，近似矩阵Hk就是正定的。DFP算法令k=0,选择初始点x(0)，任意选择一个堆成正定实矩阵H0。如果g(k)=0，停止迭代；否则，令d(k)=−Hkg(k)计算αk=argminα≥0f(x(k)+αd(k))x(k+1)=x(k)+αkd(k)4.计算Δx(k)=αkd(k)Δg(k)=g(k+1)−g(k)Hk+1=Hk+Δx(k)Δx
_Kevin_Duan_·2017-01-15 11:27

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (三)

前面介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理和基于TensroFlow的代码实现，这篇博客对前面的代码做了一些改变，设置了一个imageresize函数，这样可以处理任意size的inputimage，而且我们尝试利用L-BFGS
Matrix_11·2017-01-13 16:15

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (三)

前面介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理和基于TensroFlow的代码实现，这篇博客对前面的代码做了一些改变，设置了一个imageresize函数，这样可以处理任意size的inputimage，而且我们尝试利用L-BFGS
weixin_30614109·2017-01-13 16:00

系统学习机器学习之随机场(五)--CRF++源码L-BFGS算法补充

L-BFGS算法转自：http://blog.csdn.net/henryczj/article/details/41542049?
Eason.wxd·2016-12-26 11:12

机器学习第二课：无约束优化问题（局部极小值的几种解法）（梯度下降法与拟牛顿法）

（http://blog.csdn.net/dajiabudongdao/article/details/52397343）并引出了梯度下降法与拟牛顿法。
魔峥·2016-12-10 22:43

多层感知机（MLP）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/Python）

多层感知机通过方向传播来学习模型，其中我们使用逻辑损失函数以及L-BFGS。K＋1层多层感知
liulingyuan6·2016-12-02 10:00

SciPy库主要功能

scipy.linalg线性代数：矩阵求逆分解行列式scipy.special特殊函数：贝塞尔椭圆伽玛erfscipy.fftpack快速傅立叶变换scipy.optimize优化算法无约束或有约束多元标量BFGS
HopefulLight·2016-10-16 12:14

梯度下降、牛顿法、拟牛顿法

介绍在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在判别式模型中，我们往往需要学习参数，从而使得我们的模型f(x)可以逼近实际的y。如果学习参数，则通常会用到梯度下降、牛顿、拟牛顿学习算法。参考自网络资源1.梯度下降1.1为何使用梯度作为下降方向？梯
雪伦_·2016-08-10 18:23

随机梯度下降，批量梯度下降，牛顿法，拟牛顿法

转载地址：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972转载地址：http://blog.csdn.net/z5718265/article/details/51599175梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写
abcabsd·2016-08-04 16:44

牛顿法与拟牛顿法

牛顿法求函数的根牛顿法的最初提出是用来求解方程的根的。我们假设点x∗为函数f(x)的根，那么有f(x∗)=0。现在我们把函数f(x)在点xk处一阶泰勒展开有：f(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)那么假设点xk+1为该方程的根，则有f(xk+1)=f(xk)+f′(xk)(xk+1−xk)=0那么就可以得到xk+1=xk−f(xk)f′(xk)这样我们就得到了一个递归方程，我们可以通过迭代
wolfrevoda·2016-07-21 11:43

【机器学习详解】解无约束优化问题：梯度下降、牛顿法、拟牛顿法

转载请注明出处：勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51821460无约束优化问题是机器学习中最普遍、最简单的优化问题。x∗=minx f(x),x∈Rn1.梯度下降梯度下降是最简单的迭代优化算法，每一次迭代需求解一次梯度方向。函数的负梯度方向代表使函数值减小最快的方向。它的思想是沿着函数负梯度方向移动逐步逼近函数极小
luoshixian099·2016-07-06 20:00

深度学习之（十一）Deep learning中的优化方法：随机梯度下降、受限的BFGS、共轭梯度法

Deeplearning中的优化方法三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。
等待破茧·2016-06-22 17:12

机器学习中常见的几种最优化方法

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法
云鹤起舞·2016-06-07 10:17

最优化学习笔记（三）——梯度下降法

本来这周计划写下逻辑回归的学习笔记，但是其中用到了最优化对数似然函数，因此决定先复习下梯度方法和拟牛顿法。本节先从纯数学的角度总结下梯度下降法。
_Kevin_Duan_·2016-05-22 11:19

深度学习基础（九）—— 深度学习中的优化方法

SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）References[1]deepautoencoderwithL-BFGS
lanchunhui·2016-05-09 10:00

OWL-QN算法

一、BFGS算法     算法思想如下：          Step1  取初始点，初始正定矩阵，允许误差，令；          Step2  计算；          Step3  计算，使得                                              
GarfieldEr007·2016-05-08 13:00

数值最优化：理解L-BFGS

数值最优化：理解L-BFGS数值最优化是很多机器学习中的核心，一旦你已经选定了模型和数据集，那么就需要通过数值最优化方法去最小化多元函数f(x)估计出模型的参数：x∗=argminf(x)通过求解上面的优化问题
zhihua_bupt·2016-05-07 11:58

数值最优化：理解L-BFGS

数值最优化：理解L-BFGS数值最优化是很多机器学习中的核心，一旦你已经选定了模型和数据集，那么就需要通过数值最优化方法去最小化多元函数f(x) 估计出模型的参数：x∗=argminf(x)通过求解上面的优化问题
geekmanong·2016-05-07 11:00

机器学习基础（五十九）—— 高级优化算法（L-BFGS、共轭梯度）

优化算法两大核心，一曰：方向，比如由负梯度方向给出；二曰：步长。迄今为止，我们的讨论都集中在使用梯度下降法来最小化J(θ)。如果你已经实现了一个计算J(θ)和∇θJ(θ)的函数，那么其实还有更精妙的算法来最小化J(θ)。举例来说，可以想象这样一个算法：它使用梯度下降，并能够自动调整学习速率α，以得到合适的步长值，最终使θ能够快速收敛到一个局部最优解。还有更妙的算法：比如可以寻找一个Hessian矩
lanchunhui·2016-04-29 10:00

牛顿法,拟牛顿法,梯度下降,随机梯度下降

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)
ghostlv·2016-04-15 22:00

梯度弥散

在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的梯度弥散问题梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小
Losteng·2016-03-30 23:00

梯度弥散

在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的梯度弥散问题梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小
losteng·2016-03-30 23:02

线性回归与逻辑回归

针对逻辑回归，最后参数的求解过程中，还可以用到牛顿法和拟牛顿法，具体可以参考：http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129294.html从上面可以看出，标准梯度下
ljy2013·2016-01-14 11:00

无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。之前对无约束项优化算法并不是很了解，于是在学习逻辑回归之前，先对无约束项优化算法中经典的算法学习了一下。下面将无约束项优化算法的细节进行描述。为了尊重别人的劳动成果，本文的出处是：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 、
ljy2013·2016-01-14 10:00

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

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作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初
garfielder007·2015-12-14 11:02
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