本资源是对抗样本领域中首次提出对抗样本概念并提出使用L-BFGS攻击算法的一篇文章的代码实现，使用的语言是Pytorch语言，文件为Jupyter notebook文件，在电脑环境配置无问题的情况下，可以直接运行此代码文件，内含详细注释。

最优化算法

matlab输出代码到word文档L-BFGS-B的MATLAB接口 更新 自2014年3月24日起，MATLAB代码支持最新版本的L-BFGS-B解算器（版本3.0），并且与兼容。 感谢您提供这些更新。 如果您在按照以下安装说明构建MEX文件时遇到困难，请参见，这可能对您的设置更好。 概述 L-BFGS-B是Fortran 77例程的集合，用于解决对变量有约束的大规模非线性优化问题。 非线性求解器的关键特征之一是不需要黑森州的知识。 求解器通过跟踪目标函数的二次模型以有限的BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）近似于Hessian （参见注释1）来计算搜索方向。 该算法是由朱次有，Richard Byrd和Jorge Nocedal开发的。 有关更多信息，请访问L-BFGS-B软件包。 我已经设计了L-BFGS-B求解器的接口，以便可以像MATLAB中的任何其他函数一样调用它（请参见注释＃2） 。 有关在MATLAB中安装和调用此函数的更多信息，请参见下面的文本。 在此过程中，我还开发了一个C ++类，该类封装了执行L-BFGS-B代码时所有“混

自己编写的BFGS 优化算法，以及用于曲线拟合的范例，测试通过，结果和matlab非常近似。简单易用。

这个是好不容易从别人那里找到的，可以和大家一起分享下

基于BFGS的高斯拟合（C++工程）

本程序用matlab编写的BFGS算法，求函数的极小值问题

资源包括两个算法的python实现，分别是共轭梯度法和BFGS法，利用Numpy与Sympy，实现了只需输入函数与初始点等基本条件，即可求解并输出迭代过程种各参数变化。

阵列天线波束赋形-matlab-BFGS-波束赋形资料

L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。