本文由作者林洋港授权网易云社区发布。 一、 L-BFGS是什么L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。 二、 L-BFGS“之前”的那些方法 这里的

在最优化领域，有几个你绝对不能忽略的关键词：拟牛顿、DFP、BFGS。名字很怪，但是非常著名。下面会依次地说明它们分别“是什么”，“有什么用” 以及 “怎么来的”。 但是在进入正文之前，还是要先提到一个概念上的区别，否则将影响大家的理解：其实DFP算法、BFGS算法都属于拟牛顿法，即，DFP、BFGS都分别是一种拟牛顿法。 先说一点轻松的——我至少要让一小部分人对这篇文章“有点兴趣”（

在最优化领域，有几个你绝对不能忽略的关键词：拟牛顿、DFP、BFGS。名字很怪，但是非常著名。下面会依次地说明它们分别“是什么”，“有什么用” 以及 “怎么来的”。 但是在进入正文之前，还是要先提到一个概念上的区别，否则将影响大家的理解：其实DFP算法、BFGS算法都属于拟牛顿法，即，DFP、BFGS都分别是一种拟牛顿法。 先说一点轻松的——我至少要让一小部分人对这篇文章“有点兴趣”(要不然岂不

在了解CRF推导与参数估计的时候，会用到收敛优化方法去迭代求解凸优化问题，至此，总结一下我对牛顿法、BFGS算法和L-BFGS算法这三种方法的理解。      牛顿法：         方法思想：在现有极小点估计值附近对f(x)做二阶泰勒展开式，进而找到下一个极小点估计值。         设：xk为当前极小点估计值， 我们要去求这个函数的最值，则二阶泰勒展开式为：

目录 AbstractCRF模型 CRF模型概述CRF模型求解Unconstrained Optimization Line SearchGradient Gased MethodIIS代码分析 CRF代码分析L-BFGS代码分析 wangpeng（qqlantian@126.com） Last updated on 2017-3-24 由于博客园对markdown支持不完善（或者我

bfgs sherman Created by the Emmy-winning team that brought you Baymax Dreams, Sherman is a new real time Unity short that delivers the most advanced real time fur ever! Sherman由艾美奖获奖团队创建，为您带来了Bay

代码： out = minimize(fun = get_expectation(n,p,initial_ansatz),x0 = initial_ansatz, method="BFGS",jac = True, options={'eps':1e-03,'disp':True,'maxiter':400}) 遇到的问题：“Desired error not necessarily ach