Vue d'ensemble de L-BFGS BFGS à mémoire limitée (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) est une méthode quasi-Newton populaire utilisée pour résoudre des problèmes d'optimisation non linéaire à grande échelle dont les matrices hessiennes sont coûteuses à calculer. L-BFGS utilise les solutions et les gradients des itérations les plus récentes pour estimer la matrice hessienne.
Comment fonctionne BFGS ?
Les méthodes quasi-Newton comme BFGS se rapprochent de la hessienne inverse, qui peut ensuite être utilisée pour déterminer la direction à suivre, mais nous n'avons plus la taille du pas. L'algorithme BFGS résout ce problème en utilisant une ligne de recherche dans la direction choisie pour déterminer jusqu'où se déplacer dans cette direction.
Qu'est-ce que Bfgs Python ?
class lbfgs: def _init_(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): n Le nombre de variables. … ptr_fx Le pointeur vers la variable qui reçoit la valeur finale de la fonction objectif pour les variables. Cet argument peut être défini sur NULL si la valeur finale de la fonction objectif n'est pas nécessaire.
Est-ce que le gradient Bfgs est basé ?
L'approximation hessienne BFGS peut être soit basée sur l'historique complet des gradients, auquel cas elle est appelée BFGS, soit basée uniquement sur la plus récente m gradients, auquel cas il est connu sous le nom de BFGS à mémoire limitée, abrégé en L-BFGS.
Qu'est-ce que la méthode de Newton en calcul ?
La méthode de Newton (également appelée méthode de Newton-Raphson) est un algorithme récursif pour approximerla racine d'une fonction différentiable. … La méthode de Newton-Raphson est une méthode d'approximation des racines des équations polynomiales de n'importe quel ordre.
