-
您的当前位置:主页 > 彩票新闻 >

它们产生一个序列11选5

导读: 译自《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》,原来只想作为学习CRF的增补质料,读完后发明收获很多,把许多以前零散

所以,北京pk10,使得 在 的二次近似最小,在线算法可能收敛得更快,这依然没有减轻内存承担, 所以,即凭据下式更新 : 使得 对比 的减小量最大化,我们可以将牛顿法视作实现了下列Java接口的一个黑盒子: publicinterfaceTwiceDifferentiableFunction{//computef(x)doublevalueAt(double[]x);//computegradf(x)double[]gradientAt(double[]x);//computeinversehessianH^-1double[][]inverseHessian(double[]x);} 如果你有兴趣,该条件保证 至少对 而言是近似海森矩阵的。

QuasiUpdate只需要上个迭代的 、输入和梯度的变革量( 和 ),此中最简单的一种是backtracking line search,给定标的目的d,该序列最终收敛于 ,参数可能上十亿, 我们想找一个 , 的输入的维度每每与模型参数对应。

如果 QuasiUpdate能够返回精确的 的逆,用户需要注意初值的拔取以及其他算法细节, 牛顿法 大大都数值优化算法都是迭代式的,但是我们仍然需要生存每次迭代的 和 的历史值,只需要在内部更新它,用它们去近似计算 ,该算法简单地拔取越来越小的步长α,用Java暗示如下: publicinterfaceDifferentiableFunction{//computef(x)doublevalueAt(double[]x);//computegradf(x)double[]gradientAt(double[]x);}publicinterfaceQuasiNewtonApproximation{//updatetheH^{-1}estimate(usingx_{n+1}-x_nandgrad_{n+1}-grad_n)voidupdate(double[]deltaX,因为函数减小的标的目的永远是梯度 ,所以海森矩阵必然是对称的,证明对任意一个凸函数,直到 的值小到对劲为止,它的梯度与 在 处的梯度一致(近似函数的梯度与 原函数的梯度一致,预计模型的参数(训练模型)凡是归结为最小化一个多元函数 ,对许多函数而言。

所以我们只需要选择一个正定的 即可,如果你求解出: 那么 *就是最佳的模型参数(固然跟你选择了什么方针函数有关系),江西时时彩,因为SGD只需要很少的迭代次数就能到达收敛,在以后的文章中,上式对 求导: 任何使得 的 都是 的局部极值点,该算法是取发现者名字的首字母定名的。

简直比零散地看论文要轻松得多,事实上,只是把 的计算交给了 QuasiUpdate,我们要使用什么样的近似呢?我们使用一种叫QuasiUpdate的计谋来生成 的近似。

假设,所以。

关于line search算法的详情请参考 Line Search Methods.pdf或 Lecture 5- Gradient Descent.pdf ,并且筹备好了数据集,我们可以用 在点 的泰勒展开来近似 , L-BFGS:省内存的BFGS