有一篇文档描述了JMP对神经网络平台的健壮选项的实现 JMP ANN 这注意到它最大化了拉普拉斯分布的可能性，[当然]与最小化绝对偏差相同。 但是，在这种情况下没有分析梯度（函数不可区分），那么在这种情况下JMP如何实际运行优化？他们是否使用绝对值函数的平滑近似，然后应用准牛顿方法？或者他们计算数值梯度并仍然应用准牛顿方法，但只是在零附近特别小心？
