🎓牛顿法与拟牛顿法学习笔记(五)L-BFGS 算法_lbfgs算法📝
发布时间：2025-03-08 05:08:20来源：
🚀在机器学习和数值优化领域，我们经常遇到需要寻找函数最小值的问题。其中，最著名的解决方法之一便是牛顿法(Newton's Method)。然而，在面对大规模数据集时，牛顿法的计算复杂度会变得非常高昂。这时，拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)便成为了一种非常有效且实用的选择。在这一系列的学习笔记中，我们将重点探讨拟牛顿法中的一个重要成员——L-BFGS算法。
🧠L-BFGS算法是BFGS算法的一种内存高效的实现方式。它通过存储最近几步的梯度信息来近似Hessian矩阵，从而避免了直接计算或存储整个Hessian矩阵带来的巨大开销。这使得L-BFGS算法在处理大规模优化问题时表现尤为出色，尤其是在参数维度非常高的情况下。
🔍本篇笔记将深入探讨L-BFGS算法的工作原理、优点以及实际应用中的注意事项。通过理解这些内容，你将能够更好地掌握如何使用L-BFGS算法来优化你的模型，并在实际项目中取得更好的效果。
💡如果你对优化算法感兴趣，或者正在寻找一种高效的方式来提升模型性能，请继续关注后续笔记。让我们一起探索更多关于优化算法的秘密吧！🔍🔍🔍
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