https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23245-fminlbfgs-fast-limited-memory-optimizer https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Software/minFunc.ht ...
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2020-04-24 20:01:34
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算法特征:利用函数$f(\vec{x})$的1阶信息, 构造其近似的二阶Hessian矩阵. 结合Armijo Rule, 在最优化过程中达到超线性收敛的目的. 算法推导:为书写方便, 引入如下两个符号$B$、$D$分别表示近似Hessian矩阵及其逆矩阵:\begin{equation}\labe ...
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2019-11-10 19:50:45
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1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。但由于问题的复杂度太高，他们转而求解简化后的问题，即寻找最小的损失函数添加项，使得神经网络做 ...
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2019-07-31 18:40:10
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Optimizer SGD Momentum Nesterov(牛顿动量) 二.自适应参数的优化算法 这类算法最大的特点就是，每个参数有不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率。 AdaGrad RMSProp Adam 二阶近似的优化算法 牛顿法 共轭梯度法 BFGS LBFGS ...
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2019-07-23 15:21:57
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scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现，我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。 scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约 ...
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2019-04-03 12:24:43
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DFP该算法的核心是：通过迭代的方法，对Hk+1(-1)近似。迭代方式：其中D0通常取为单位矩阵，关键是每一步构造矫正矩阵△Dk。考虑△Dk 的待定形式为拟牛顿的条件这里插播一下拟牛顿的条件。前面有讲到，拟牛顿法是想找到一个近似矩阵D来近似海森矩阵H的逆。显然D的选择是必须有条件的。为了表示清楚，下... ...
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2017-12-24 11:20:56
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拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假设Xn+1是该方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f’(Xn) 通过不断迭代 ...
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2017-12-23 17:23:48
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摘要： 1.最小二乘法 2.梯度下降法 3.最大（对数）似然估计（MLE） 4.最大后验估计（MAP） 5.期望最大化算法（EM） 6.牛顿法 7.拟牛顿迭代（BFGS） 8.限制内存-拟牛顿迭代（L-BFGS） 9.深度学习中的梯度优化算法 ... ...
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2017-11-12 18:43:11
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数学基础与计算机基础 算法基础方面 牛顿法、随机梯度下降法、拟牛顿法、BFGS 传统机器学习 深度学习 CNN-基础学习与应用 十一期间 RNN 算法应用方面 工程方面 kaggle 十一期间把第一个项目流程完整走下来 java hadoop spark mapreduce c++? http:// ...
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2017-09-29 11:00:23
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摘要： 1.最小二乘法 2.梯度下降法 3.最大（对数）似然估计（MLE） 4.最大后验估计（MAP） 5.期望最大化算法（EM） 6.牛顿法 7.拟牛顿迭代（BFGS） 8.限制内存-拟牛顿迭代（L-BFGS） 9.深度学习中的梯度优化算法 10.各种最优化方法比较 拟牛顿法和牛顿法区别，哪个收敛 ...
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2017-09-22 16:34:16
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