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pyLBFGS: L-BFGS的Python实现

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简介:
PyLBFGS是一款高效的Python库,实现了L-BFGS优化算法,适用于大规模机器学习和数值优化问题,提供灵活、快速且内存友好的解决方案。 pylbfgs ## usage的Python实现 从 lbfgs 导入 * 定义一个新的评估函数 new_Evaluate: ```python def new_Evaluate(w, g, n, step): ... ``` 定义进度更新函数 progress: ```python def progress(x, g, fx, xnorm, gnorm, step, n, k, ls): ... ``` 设置 lbfgs 参数对象 param: ```python param = lbfgs_parameters(new_Evaluate, progress) ``` 初始化 lbfgs 对象 lb,并调用 do_lbfgs 方法进行优化: ```python lb = lbfgs(N, x, fx, param) ret = lb.do_lbfgs() ``` API 类定义如下: ```python class lbfgs: def __init__(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): # n 是变量的数量。 # x 是一个包含初始值的数组,优化完成后会接收优化结果。 ... ``` 注意:`lbfgs` 类的具体实现细节未在此处展示。

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  • pyLBFGS: L-BFGSPython
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    PyLBFGS是一款高效的Python库,实现了L-BFGS优化算法,适用于大规模机器学习和数值优化问题,提供灵活、快速且内存友好的解决方案。 pylbfgs ## usage的Python实现 从 lbfgs 导入 * 定义一个新的评估函数 new_Evaluate: ```python def new_Evaluate(w, g, n, step): ... ``` 定义进度更新函数 progress: ```python def progress(x, g, fx, xnorm, gnorm, step, n, k, ls): ... ``` 设置 lbfgs 参数对象 param: ```python param = lbfgs_parameters(new_Evaluate, progress) ``` 初始化 lbfgs 对象 lb,并调用 do_lbfgs 方法进行优化: ```python lb = lbfgs(N, x, fx, param) ret = lb.do_lbfgs() ``` API 类定义如下: ```python class lbfgs: def __init__(self, n, x, ptr_fx, lbfgs_parameters): # n 是变量的数量。 # x 是一个包含初始值的数组,优化完成后会接收优化结果。 ... ``` 注意:`lbfgs` 类的具体实现细节未在此处展示。
  • L-BFGS算法MATLAB,已通过测试,表优异
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    本作品实现了L-BFGS优化算法在MATLAB环境中的高效编程,并经过严格测试验证了其优越性能。 L-BFGS 是解无约束非线性规划问题的常用方法之一,它具有收敛速度快、内存开销少的优点,在机器学习算法中有广泛应用。简单来说,L-BFGS 与梯度下降法和随机梯度下降(SGD)类似,但通常情况下其收敛速度更快,这一点在大规模计算中尤为重要。
  • MATLAB中L-BFGS-B接口:用于非线性优化L-BFGS-B算法-MATLAB开发
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    本资源提供了一种在MATLAB环境下实现L-BFGS-B算法的接口,适用于解决带有简单边界约束的大规模非线性优化问题。 L-BFGS-B 是一组用于解决具有变量边界约束的非线性优化问题的 Fortran 77 例程集合。该求解器的一个主要特点是不需要 Hessian 矩阵。我为 L-BFGS-B 求解器设计了一个接口,使其可以像 MATLAB 中调用其他函数一样使用。
  • L-BFGS 代码及 Matlab 程序:有限内存 BFGS 方法
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    本资源提供L-BFGS算法的实现代码和Matlab程序,用于解决大规模优化问题中的无约束最优化任务。 L-BFGS(Limited Memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)是一种优化算法,在无约束的连续最优化问题上应用广泛。它在机器学习、数值计算以及数据分析等领域因其高效性和内存友好性而受到青睐,Matlab是实现这种算法的一个常用平台,因为它提供了丰富的数学函数和友好的编程环境。 L-BFGS基于拟牛顿法中的BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)方法。传统BFGS需要存储并更新一个大尺寸的Hessian矩阵(二阶导数矩阵),这在处理大型问题时可能会导致内存消耗过大。而L-BFGS通过仅保留最近几次迭代的信息来减少对内存的需求,因此得名“有限记忆”。 要在Matlab环境中实现L-BFGS算法,通常需要遵循以下几个步骤: 1. **目标函数和梯度**:定义一个要最小化的成本函数以及它的梯度。 2. **初始值设定**:选择合适的起点作为优化过程的开始点。 3. **更新规则**:核心在于如何用有限的信息来近似Hessian矩阵。L-BFGS利用一系列向量对(s_i, y_i)来模拟Hessian逆,其中s_i表示连续迭代步长差值,y_i则为对应的梯度变化。 4. **线搜索策略**:每一步中,算法会在负梯度方向上进行线性搜索以确定适当的步长α,从而实现目标函数的最大下降。 5. **终止条件设定**:当满足特定的结束标准时(如接近零的梯度、达到预设迭代次数或目标函数变化微乎其微),优化过程将停止。 Matlab内置了`fminunc`函数,它包含了L-BFGS算法。你可以直接使用该函数来最小化你的成本函数。或者如果你需要定制化的功能,则可能需要自己编写代码实现特定的内存大小控制或其他特殊需求,这通常会涉及到更多的编程工作量。 此外,在某些情况下如处理有边界约束的问题时(BFGS-B),L-BFGS版本可以包括对这些限制条件的支持。这意味着它不仅适用于无约束优化问题,还能应对具有上下界限制的情况。实现可能涵盖主程序、核心的优化函数、线搜索策略以及边界条件管理等。 理解并掌握L-BFGS算法对于Matlab用户来说至关重要,因为它能够有效解决多种科学计算和工程中的挑战性问题。深入研究和实践该代码库可以帮助你更好地了解这一算法的工作原理,并发现如何将其应用于你的项目中。
  • 《Intriguing properties of neural networks》论文中L-BFGS攻击算法代码
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    本代码实现了《Intriguing properties of neural networks》论文中的L-BFGS攻击算法,用于探索神经网络模型的安全性和鲁棒性特性。 本资源是对抗样本领域中首次提出对抗样本概念并采用L-BFGS攻击算法的文章的代码实现,使用的是Pytorch语言,文件为Jupyter notebook格式,在电脑环境配置无问题的情况下,可以直接运行此代码文件,内含详细注释。
  • Python共轭梯度法和BFGS
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    本篇文档深入探讨了在Python编程语言环境中实现的两种优化算法——共轭梯度法与BFGS法,并分析其应用场景及性能特点。 该资源包含两个算法的Python实现:共轭梯度法和BFGS法。通过使用Numpy与Sympy库,可以仅需输入函数及初始点等基本条件,即可求解并输出迭代过程中的参数变化情况。
  • Matlab中BFGS算法
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    本篇文章详细探讨了在MATLAB环境中BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法的具体实现方法。通过理论分析和实例应用相结合的方式,深入剖析该优化算法的工作原理及其在求解非线性方程组中的高效性。同时,文章还讨论了一些关于如何改进和完善BFGS算法的实践技巧和策略。 BFGS算法是目前最流行且最有效的拟牛顿算法之一,在算法学习过程中必不可少。本段落通过Matlab实现了BFGS算法,并对程序进行了详细讲解,希望能帮助大家更好地理解与掌握该算法。
  • 基于Armijo搜索BFGS算法【BFGS 程序】在Matlab中
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    本程序介绍了如何在MATLAB环境中实现基于Armijo线搜索准则的BFGS优化算法。通过该算法,能够有效求解非线性优化问题,并提供了详细的代码示例和注释说明。 非线性最优化问题主要算法的Matlab程序设计包括以下内容: **线搜索技术** 1. `golds.m`:使用0.618法求单变量函数在区间[a,b]上的近似极小点。 2. `qmin.m`:抛物线方法,用于寻找给定初始点s的局部最小值,在[a,s]和[s,b]上进行搜索。 3. `armijo.m`:实现Armijo准则程序模块。 **最速下降法及牛顿法** 4. `grad.m`:基于Armijo非精确线搜索的最速下降法Matlab程序。 5. `dampnm.m`:阻尼牛顿方法,使用了Armijo规则进行迭代。 6. `revisenm.m`:修正后的牛顿算法,改进了原始方法中Hesse矩阵正定性的要求。 **共轭梯度法** 7. `frcg.m`:FR型的再开始共轭梯度法程序。 **拟牛顿法** 8. `sr1.m`:对称秩一(SR1)算法,基于Armijo搜索。 9. `bfgs.m`:BFGS方法,适用于非线性优化问题中的二次逼近。 10. `dfp.m`:DFP公式程序实现。 11. `broyden.m`:Broyden族算法的Matlab代码。 **信赖域方法** 12. `trustq.m`:光滑牛顿法求解信赖域子问题,适用于Hesse阵正定的情况。 13. `trustm.m`:基于Newton的方法解决信任区域问题。 **非线性最小二乘问题** 14. `lmm.m`:Levenberg-Marquardt算法用于处理非线性的方程组求解。 **罚函数法** 15. `multphr.m`:PHR乘子方法,适用于有约束优化的问题解决。 **二次规划法** 16. `qlag.m`:拉格朗日方法应用于等式约束下的二次规划问题。 17. `qpact.m`:有效集策略用于求解带有不等式和等式的凸二次规划问题。 **序列二次规划法** 18. `qpsubp.m`:光滑牛顿算法,专门解决二次规划子问题。 19. `sqpm.m`:SQP方法程序,适用于一般约束优化的解决方案。
  • 基于L-BFGS算法多变量函数优化MATLAB程序
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    本简介介绍了一种使用L-BFGS算法实现的多变量函数优化方法,并提供了相应的MATLAB程序代码。该程序适用于解决复杂的非线性优化问题,具有高效计算和广泛应用的特点。 这个函数可以从UFLDL网站上下载,在优化30多万个参数并使用10000个样本时不会导致内存溢出的问题,相比网站上的minFunc函数更具优势。我下载后进行了整理,并翻译了注释,将代码行数从800多行减少到了660行左右。
  • 基于L-BFGS算法多变量函数优化MATLAB程序
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    本简介介绍了一个使用L-BFGS算法实现的MATLAB程序,专门用于求解复杂的多变量函数优化问题。该工具有效利用内存资源,适用于大规模数据处理和机器学习中的参数调整等应用场景。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!