L-BFGS算法中c到底是一个控制步长的参数还是拟牛顿法中的一个有限制的Hessian矩阵的近似程度
时间: 2023-06-13 19:05:44 浏览: 43
在L-BFGS算法中,c是一个控制步长的参数,它用于控制每次迭代中搜索方向的长度。具体来说,L-BFGS算法中的搜索方向是通过近似Hessian矩阵和负梯度向量之间的乘积来计算的,而c则用于控制这个乘积的长度,从而控制搜索方向的长度。
另一方面,L-BFGS算法中的近似Hessian矩阵是由历史迭代中的梯度和参数差值来构建的。这种构建方式使得L-BFGS算法在每次迭代中都可以更新近似Hessian矩阵,从而更准确地找到最优解。因此,可以说c并不是用于控制近似Hessian矩阵的近似程度,而是用于控制搜索方向的长度。
相关问题
解释ASE进行晶胞优化的L-BFGS算法
L-BFGS算法是BFGS算法的一种变种,它通过限制Hessian矩阵的大小来降低计算和存储的代价,从而适用于大规模问题的优化。在ASE中,L-BFGS算法也可以用于晶胞优化。
ASE中的L-BFGS算法实现了Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法,它是一种拟牛顿法,通过近似Hessian矩阵的逆矩阵来寻找目标函数的最优解。与BFGS算法不同的是,L-BFGS算法只存储最近的k个搜索方向和对应的梯度差,从而限制了Hessian矩阵的大小。
在ASE中,使用LBFGSCellRelaxer类进行晶胞优化,它会在每一步迭代中计算晶格参数和原子位置的梯度,并根据梯度信息更新参数。具体来说,在LBFGSCellRelaxer类中,优化算法的流程与BFGS算法类似,只是在计算Hessian矩阵逆矩阵时采用了限制存储的方法。
在上述优化过程中,LBFGSCellRelaxer类通过不断迭代来寻找最小化能量的晶格参数和原子位置,直到满足收敛条件为止。在每一步迭代中,LBFGSCellRelaxer类会根据梯度更新近似的Hessian矩阵,以获得更好的搜索方向,并通过一维搜索确定步长,从而实现晶格参数和原子位置的优化。
综上所述,ASE中的L-BFGS算法是一种高效的优化算法,它通过限制Hessian矩阵的大小来降低计算和存储的代价,适用于大规模问题的优化,用于寻找最佳的晶格参数和原子位置,以使得晶体结构的能量最低。
l-bfgs攻击算法
L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)攻击算法是一种常用于对抗深度神经网络模型的优化算法之一。它是一种迭代优化算法,用于找到最小化损失函数的参数值。在对抗攻击中,L-BFGS算法可以在给定模型和输入样本的情况下,通过微调输入样本来生成对抗样本,以使模型产生错误的预测结果。
L-BFGS算法使用梯度信息来指导搜索方向,并利用限制内存来近似存储Hessian矩阵的逆。它在每次迭代中通过近似的Hessian矩阵来更新搜索方向,并通过线搜索确定步长。由于L-BFGS算法只需要存储有限数量的历史信息,因此在处理高维输入时具有较低的存储需求。
在对抗攻击中,L-BFGS算法可以通过最小化损失函数来生成对抗样本,使得模型在这些样本上产生错误的预测结果。这种攻击算法可以用于评估模型的鲁棒性,并帮助改进模型的防御策略。然而,需要注意的是,对抗攻击和防御是一个不断发展的领域,存在着各种不同的攻击和防御方法。