라플라시안의 MLE (JMP 신경망 강력한 옵션)신경 네트워크 플랫폼을위한 강력한 옵션의 JMP 구현을 설명하는 문서가 있습니다. JMP ANN 그것은 라플라시안 분포의 유사성을 극대화하는데, 이것은 물론 절대 편차를 최소화하는 것과 동일하다. 그러나이 경우에는 분석 기울기가 없으므로 (함수가 차별화되지 않음) JMP에서 실제로이 경우 최적화를 실행하는 방법은 무엇입니까? 그들은 절대 값 함수에 대한 부드러운 근사를 사용하고 준 뉴턴 법을 적용합니까? 또는 숫자 그라디언트를 계산하고 여전히 준 뉴턴 방식을 적용하지만 0을 중심으로 특히주의해야합니까?
