LBFGS公式推导

L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中,具备牛顿法收敛速度快的特点,但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵,因此节省了大量的空间以及计算资源.本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结,一步步的理解L-BFGS算法,本文按照最速下降法 - 牛顿法 - 共轭梯度法 - 拟牛顿法 - DFP矫正 - BFGS 矫正 - LBFGS算法这样一个顺序进行概述.(读了一些文章之后,深感数学功底不够,在计算机视觉领域和机器学习领域,数学还是王道) 1. 最优化方法的迭代思想: 最优化方法采用的都

题意:有n人都是仙剑5的fans,现在要在官网上激活游戏,n个人排成一个队列(其中主角Tomato最初排名为m), 对于队列中的第一个人,在激活的时候有以下五种情况: 1.激活失败:留在队列中继续等待下一次激活(概率p1) 2.失去连接:激活失败,并且出队列然后排到队列的尾部(概率p2) 3.激活成功:出队列(概率p3) 4.服务器瘫:服务器停止服务了,所有人都无法激活了(概率p4) 求服务器瘫痪并且此时Tomato的排名<=k的概率. 解法:ans[i][j]表示i个人出于第j个位置要到目的状

首先我们要构造一个等比数列,于是设则有. (1)则由已知得 (2) 对照(1)(2)两式得解得 或 .我们取前一解,就会有.设,则有所以数列为等比数列,首项为,公比为所以 .即 (3) 再次构造等比数列,设则有 对照(3)式,可得所以 x=.于是有 设,则有数列为等比数列,首项为,公比为,于是=所以有. 斐波那契数列通项公式推导,布布扣,bubuko.com

CNN公式推导 1 前言 在看此blog之前,请确保已经看懂我的前两篇blog[深度学习笔记1(卷积神经网络)]和[BP算法与公式推导].并且已经看过文献[1]的论文[Notes on Convolutional Neural Networks].因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程<这里有一个假设,或许公式是错误的,如有好的理解请留言>. 2 CNN公式推导 卷积神经网络参数求解的过程与上次笔记[BP算法与公式推导]类似,但是在形式上还是有变化的.文献[1]的论文直接给出了参数

理想的慢反射表面把光线向所有方向均匀的散射,因此,这样的表面在所有观察者看来亮度都一样, 理想的慢反射表面是如此粗糙,以至于向各个方向反射的光线强度都相等. 这样的表面被成为Lambert表面(兰博特), OpenGL固定管线,或者Shader基于这个定律来建模. 1: 先看看慢反射强度跟哪些参数有关系?  , 如图所示: 对于横截面积为A的光束, 其被光束照射的面积是A/[email protected], 也就说明单位面积上,光的强度是以[email protected]系数进行衰减的, 那

KPCA,中文名称"核主成分分析",是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 1. 理论部分 KPCA的公式推导和PCA十分相似,只

前面的文章中,讲述过BFGS算法,它是用来求解最优化问题的,在这个算法中,相对于普通的牛顿迭代法有很大的改进.链接:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44664941.在BFGS算法中,仍然有缺 陷,比如当优化问题规模很大时,矩阵的存储和计算将变得不可行.为了解决这个问题,就有了L-BFGS算法. Contents    1. L-BFGS算法介绍    2. L-BFGS算法原理    3. L-BFGS算法实现 1. L-BFGS

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:

BP神经网络的基础介绍见:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,这里主要以公式推导为主. BP神经网络又称为误差反向传播网络,其结构如下图.这种网络实质是一种前向无反馈网络,具有结构清晰.易实现.计算功能强大等特点. BP神经网络有一个输入层,一个输出层,一个或多个隐含层.每一层上包含了若干个节点,每个节点代表一个神经元,同一层上各节点之间无任何耦合连接关系,层间各神经元之间实现全连接,即后一层(如输入层)的每一个神