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申请/专利权人:南京大学
摘要:本发明提供了一种基于L‑BFGS算法的通用硬件加速装置,包括顶层模块、搜索方向模块、目标函数模块、搜索步长模块;所述搜索方向模块用于计算搜索方向;所述搜索步长模块用于执行Armijo回溯线搜索算法。本方案在现实世界的应用为从单个输入的图像预测3D人脸模型。通过优化在3D人脸建模流程中的L‑BFGS算法求解最优id这一计算密集部分,使其预测3D人脸模型的速度提高。本方案计算出的id值与软件方案计算出的id的平均百分比误差为1.89%,在这个误差范围内,本方案求解的最优id生成的3D人脸建模与软件方案求解最优id的人脸建模基本一致,本方案相较于软件方案获得了158.147倍的加速比。
主权项:1.一种基于L-BFGS算法的通用硬件加速装置,其特征在于,包括顶层模块、搜索方向模块、目标函数模块、搜索步长模块;所述顶层模块用于执行如下计算:输入:目标函数fx,起始点x0∈Rn,ε0,ε1,向量对的最大值m;其中Rn为N维实数集,ε0为函数值的判断约束条件,ε1为导数值的判断约束条件;步骤a1,k←0,ω←0;其中符号←表示赋值;为初始黑塞逆矩阵,I为单位矩阵,g0为初始梯度,为梯度符号,k为迭代次数,ω为双循环算法求解搜索方向时单次循环时的循环次数;步骤a2,计算dk←-Hkgk;其中dk第k次的搜索方向,Hk为第k次的近似黑塞逆矩阵,gk为第k次的梯度;步骤a3,计算第k次的搜索步长αk;步骤a4,更新xk+1←xk+αkdk,步骤a5,如果|fk-fk+1|≤ε0或者||gk+1||∞≤ε1,返回xk+1;其中fk为第k次的函数值;步骤a6,如果k≥m,舍弃向量对sk-m,yk-m;sk-m,yk-m为最初生成的k-m组向量对;步骤a7,计算和保存sk←xk+1-xk;yk←gk+1-gk,其中ρk为中间变量,T为转置符号,为第k次的s向量转置与第k次的y向量相乘;步骤a8,设置k←k+1,ω=mink,m,返回步骤a1;输出:近似解点xk+1;所述搜索方向模块用于计算搜索方向;所述搜索步长模块用于执行Armijo回溯线搜索算法。
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百度查询: 南京大学 一种基于L-BFGS算法的通用硬件加速装置
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