Advertisement

LBFGS的开源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段简介可以描述为：LBFGS的开源代码提供了轻量级Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的高效实现，适用于大规模机器学习问题中的优化任务。 实现Logistic Regression的开源代码通常使用LBFGS方法，因其简洁且有详细的注释而被广泛采用，非常值得拥有！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LBFGS的开源代码
    优质
    这段简介可以描述为：LBFGS的开源代码提供了轻量级Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的高效实现，适用于大规模机器学习问题中的优化任务。 实现Logistic Regression的开源代码通常使用LBFGS方法，因其简洁且有详细的注释而被广泛采用，非常值得拥有！
     
  • Python-PyTorch中的LBFGS实现
    优质
    本篇文章深入探讨了在Python深度学习框架PyTorch中如何实现和应用LBFGS优化算法，为读者提供了详尽的代码示例与理论背景。 PyTorch-LBFGS 是 L-BFGS 的一种模块化实现方式，L-BFGS 是一种流行的准牛顿方法。
     
  • 改进的拟牛顿法LBFGS
    优质
    改进的拟牛顿法LBFGS是一种高效的优化算法，特别适用于处理大规模问题。该方法通过利用前几次迭代的信息来近似Hessian矩阵，从而减少存储需求并加快计算速度。 拟牛顿法BFGS的改进方法旨在节省存储空间并提高计算速度。
     
  • LBFGS/FR/PRP/BB算法的大规模优化问题Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含LBFGS、FR、PRP和BB等优化算法的Matlab实现代码，适用于解决大规模优化问题。 关于最优化方法的MATLAB代码（二），主要讨论了大规模优化问题，并介绍了L-BFGS、FR、PRP和BB几种算法。相关博文可以参考其在上的发布内容。不过，在这里我们仅提供核心信息，不包含任何外部链接或联系方式。
     
  • 基于MATLAB的LBFGS优化算法编程
    优质
    本简介探讨了利用MATLAB实现LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）优化算法的过程与技巧，适合需要高效求解大规模问题的科研和工程应用。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的LBFGS算法。该算法是从牛顿法演变而来的优化方法，并包含了LBFGS和BFGS两种算法的实现。其中，LBFGS特别适用于大规模计算问题，代码详细并配有注释。
     
  • 3DMed5.0 的开源代码
    优质
    3DMed5.0 是一款用于医学领域的三维建模软件最新版本，其开源代码可供开发者和研究人员免费获取、修改及二次开发，以促进医疗技术的进步与创新。 中国科学院分子影像重点实验室长期积累医疗影像大数据关键技术，并自主开发了集成化、跨平台且接口规范的医学影像处理与分析C++类库MITK。同时，他们还编写了一套人机交互界面“三维医学图像处理及分析系统（3DMed）”。在设计上，3DMed由一组定义接口的核心模块和众多松散耦合在一起的插件组成，这使得用户可以自定义算法并进行互动操作。这套软件是开源免费提供的，在官方网站上可下载未编译源码使用，请注意遵守版权信息。
     
  • ChartCtrl的开源代码
    优质
    ChartCtrl是一款用于数据可视化和图表绘制的开源软件库。它提供了丰富且灵活的功能，帮助开发者轻松创建美观、交互性强的各种图表。 ChartCtrl 是一个用于绘制图表的开源代码库，可以利用它来创建条形图、折线图等各种类型的图表。基于 ChartCtrl 的开源代码，你可以自定义绘制各种所需的图表。
     
  • GNN的GitHub开源代码
    优质
    这段简介可以描述为：GNN的GitHub开源代码提供了图神经网络模型的相关实现和应用示例，旨在帮助研究者和开发者更好地理解和使用这一领域的技术。 最近人工智能（AI）经历了一次复兴，在视觉、语言、控制与决策等领域取得了显著进展。这一进步部分归功于廉价数据及计算资源的普及，这些条件恰好契合了深度学习的优势所在。然而，人类智能在压力下发展出的独特特征——例如超越个体经验的能力，至今仍是现代人工智能难以企及的目标。 我们认为，在AI中实现类似人类能力的关键在于组合概括，并且结构化表示和计算是达成这一目标的核心要素。我们拒绝“手工工程”与“端到端”学习之间的二元对立选择，而是提倡一种能够从两者互补优势中获益的方法论。本段落探讨了如何在深度学习架构内运用关系归纳偏差以促进实体、关联及其规则的学习过程。 此外，我们为AI工具箱引入了一个新的构建模块——图形网络（Graph Networks），它不仅概括并扩展了当前运行于图结构上的各种神经网络方法，还提供了一种直接操作和生成结构性知识与行为的界面。通过这种方式，图网络能够支持关系推理及组合泛化，并为此类复杂、可解释且灵活的模式奠定了基础。 我们还发布了一个开源软件库用于构建图形网络，并演示了如何在实践中应用这些技术。
     
  • Odoo开发的源代码
    优质
    Odoo开发的源代码介绍了开源企业资源规划软件Odoo的编程架构和开发流程，适合希望深入了解或参与Odoo项目贡献的开发者阅读。 Odoo的开源源码可以下载并导入进行开发。