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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。
全文数据：
权利要求：
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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