ภาพรวมของ L-BFGS Limited-memory BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) เป็นวิธีที่นิยมใช้ quasi-Newton เพื่อแก้ปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมแบบไม่เชิงเส้นขนาดใหญ่ซึ่งเมทริกซ์แบบเฮสเซียนมีราคาแพงในการคำนวณ. L-BFGS ใช้วิธีแก้ปัญหาและการไล่ระดับสีจากการทำซ้ำล่าสุดเพื่อประมาณเมทริกซ์เฮสเซียน
BFGS ทำงานอย่างไร
วิธีเสมือน-นิวตัน เช่น BFGS ประมาณค่า Hessian ผกผัน ซึ่งสามารถใช้เพื่อกำหนดทิศทางที่จะเคลื่อนที่ได้ แต่เราไม่มีขนาดขั้นอีกต่อไปแล้ว อัลกอริธึม BFGS จัดการกับสิ่งนี้โดย โดยใช้การค้นหาบรรทัดในทิศทางที่เลือกเพื่อกำหนดว่าจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางนั้นได้ไกลแค่ไหน.
Bfgs Python คืออะไร
คลาส lbfgs: def _init_(ตัวเอง, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n จำนวนตัวแปร … ptr_fx ตัวชี้ไปยังตัวแปรที่ได้รับค่าสุดท้ายของฟังก์ชันวัตถุประสงค์สำหรับตัวแปร อาร์กิวเมนต์นี้สามารถตั้งค่าเป็น NULL ได้หากค่าสุดท้ายของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ไม่จำเป็น
การไล่ระดับ Bfgs เป็นพื้นฐานหรือไม่
การประมาณ BFGS Hessian อาจเป็น ตามประวัติของการไล่ระดับสีทั้งหมด ซึ่งในกรณีนี้จะเรียกว่า BFGS หรืออาจอิงตามล่าสุดเท่านั้น m gradients ซึ่งในกรณีนี้เรียกว่า BFGS หน่วยความจำจำกัด ย่อว่า L-BFGS
วิธีของนิวตันในแคลคูลัสคืออะไร
วิธีของนิวตัน (เรียกอีกอย่างว่าวิธีของนิวตัน-ราฟสัน) คือ อัลกอริทึมแบบเรียกซ้ำสำหรับการประมาณรากของฟังก์ชันดิฟเฟอเรนติเอเบิล … วิธีของนิวตัน-ราฟสันเป็นวิธีการประมาณรากของสมการพหุนามของลำดับใดๆ
