文档介绍：该【求解大规模优化问题的有限记忆拟牛顿法的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【求解大规模优化问题的有限记忆拟牛顿法的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,传统的优化方法往往难以处理这些问题。针对这些难题,有限记忆拟牛顿法(L-BFGS)成为了一种受欢迎的优化算法。L-BFGS算法通过估计Hessian矩阵的逆来更新搜索方向,并且只需要存储固定大小的最近搜索历史,因此能够有效处理大规模数据。本研究旨在深入探索L-BFGS算法的实现原理和性能,同时比较分析其他常用大规模优化算法的性能,为实际应用提供参考和指导。,我们首先对L-BFGS算法的理论原理和算法流程进行了深入学****和理解。随后,针对L-BFGS算法的实现细节,我们进行了一系列实验,包括:-对比L-BFGS算法和其他常用的优化算法(如共轭梯度法和牛顿法)的性能,测试数据包括经典的测试函数和一些实际应用中的数据集。-研究L-BFGS算法中不同的参数设置对性能的影响,包括线性搜索步长和历史搜索方向数目等。-探究L-BFGS算法与其他大规模优化算法的组合使用(如SGD和momentum方法)的效果。当前,我们已经初步完成了实验,并得到以下初步结果:,L-BFGS算法的收敛速度要快于共轭梯度法和牛顿法,并且占用的内存较少。,L-BFGS算法仍然表现出很好的性能,但是在一些复杂的问题中,可能需要更加谨慎地设置参数,才能得到最优解。,可以进一步提高L-BFGS算法的训练速度和效果。,我们计划:-BFGS算法在不同数据集上的表现,并且对于不同问题的特点,设计最优化的参数设置策略。,探究L-BFGS算法的性能瓶颈,并且寻找性能进一步提高的点,同时探究与其他算法的结合使用的效果。,尝试进一步将L-BFGS算法优化,以更好地应对实际数据的特点。最终,我们希望通过这些研究,能够为L-BFGS算法的应用提供更加深入和全面的理解,并且达到进一步提高算法性能和适用性的目的。