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English(EN) Self-Scaled Broyden Family of Quasi-Newton Methods in JAX

JAX 迎来新的拟牛顿优化方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

JAX（一个数值计算库）发布了自尺度 Broyden 系列拟牛顿方法的新实现。该实现基于 Optimistix 库构建，包含各种 BFGS、DFP 和 Broyden 变体，以及 L-BFGS 和 Zoom 线搜索。开发者表示，这是一份技术说明，旨在促进 JAX 社区的采纳，代码可在 PyPI 上获取。 AI

影响 该实现可以提高 JAX 内数值计算的效率，可能使依赖此类方法的 AI 研究受益。

排序理由 该条目是一份技术说明，记录了针对特定软件库的现有优化方法的实现，而非一项新的研究贡献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ivan Bioli, Mikel Mendibe Abarrategi ·

    JAX 中自尺度拟牛顿方法族（Self-Scaled Broyden Family of Quasi-Newton Methods in JAX）

    arXiv:2603.10599v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We present a JAX implementation of the Self-Scaled Broyden family of quasi-Newton methods, fully compatible with JAX and building on the Optimistix~\cite{rader_optimistix_2024} optimisation library. The implementation incl…

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