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conjugate gradients

conjugate gradients

2026년 6월 14일1 min read

Conjugate Gradients

conjugate gardients 는 Newton-Raphson method 방식에서 파생된 Hessian matrix 의 inverse 계산을 효율적으로 피하기 위해 고안된 방법으로, conjugate directions 을 반복적으로 줄이는 (descending) 방식으로 진행한다.

dt​=∇θ​J(θ)+βt​dt−1​

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Nonlinear Conjugate Gradients

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References

  • deep learning book - 8.6.2 Conjugate Gradients
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_gradient_method

링크된 언급

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BFGS

BFGS BFGS 알고리즘은 Newton-Raphson method 의 장점을 취하면서 계산 비용을 줄인 방법이다. 이런 관점에서 BFGS 는 conjugate gradients 방식과 비슷하다. 뉴턴 방법의 업데이트는 아래와 같다.

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conjugate gradients BFGS

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BFGS BFGS 알고리즘은 Newton-Raphson method 의 장점을 취하면서 계산 비용을 줄인 방법이다. 이런 관점에서 BFGS 는 conjugate gradients 방식과 비슷하다. 뉴턴 방법의 업데이트는 아래와 같다.

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