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algorithme L-BFGS
Stochastic gradient descent competes with the L-BFGS algorithm,[citation needed] which is also widely used.
La méthode DGS (SGD en anglais) est en compétition directe avec l'algorithme L-BFGS, [citation nécessaire] qui lui aussi est très utilisé.
Stochastic gradient descent competes with the L-BFGS algorithm, which is also widely used.
La méthode DGS (SGD en anglais) est en compétition directe avec l'algorithme L-BFGS, qui lui aussi est très utilisé.
We develop a novel technique based on preconditioning the L-BFGS algorithm with Hessian approximation.
Nous développons une nouvelle technique se basant sur un préconditionnement par des approximations de la Hessienne de l'algorithm L-BFGS.
The inverse problem is linearized in order to limit the number of forward problem simulations, and solved with the quasi-Newton L-BFGS algorithm in order to exploit information contained in the estimated Hessian matrix.
Le problème inverse est résolu sous une forme linéarisée, afin de limiter le nombre de simulations directes, et utilise l'algorithme quasi-Newton L-BFGS permettant de tirer bénéfice de l'estimation "économique" du Hessien.
These waveform sensitivity kernels are used in an iterative L-BFGS algorithm to invert broad-band waveform data recorded by two dense transects deployed during the temporary PYROPE experiment across the Pyrenees mountains.
Nous inversons les données de 5 sources télésismiques enregistrées par deux transects denses déployés au niveau des Pyrénées occidentales et centrales pendant l'expérience PYROPE.
The algorithm is a combination of inexact L-BFGS algorithm and the Moreau-Yosida regularization, which applies to the same class of functions as Catalyst.
En outre, il admet une simple interprétation comme une combinaison de l'algorithme L-BFGSet de la régularisation Moreau-Yosida.
The inverse problem is linearized in order to limit the number of forward problem simulations, and solved with the quasi-Newton L-BFGS algorithm in order to exploit information contained in the estimated Hessian matrix.
Le problème inverse est résolu sous une forme linéarisée, afin de limiter le nombre de simulations directes, et utilise l'algorithme quasi-Newton L-BFGS permettant de tirer bénéfice de l'estimation "économique" du Hessien.
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