JAXとPyTorchで勾配法とニュートン法を試す - HELLO CYBERNETICS
はじめに 逐次更新による最適化 大枠 勾配法 数式 勾配法コード例 ニュートン法 数式 ニュートン法のコード例 はじめに 最近、しっかり学ぶ数理最適化を購入しました。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (KS情報科学専門書) 作者:梅谷 俊治発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 1章→3章と読んでいく中で、元々馴染みの深い連続最適化の極々基本的な手法である勾配法とニュートン法を試してみました。実装はJAXを使っています。こいつは現状、最高の自動微分ライブラリだと思っております（深層学習ライブラリという観点ではPyTorchの方が今の所使いやすい）。 普通、機械学習では二次微分なんてパラメータが多すぎてまともに計算できる見込みがないので、純粋なニュートン法なんて絶対に使わないのですが、その圧倒的な性能の高さを確認し、兎にも角にも勾配法の弱さを確認
Engineering Trade-Offs in Automatic Differentiation: from TensorFlow and PyTorch to Jax and Julia - Stochastic Lifestyle
December 25 2021 in Julia, Programming, Science, Scientific ML | Tags: automatic differentiation, compilers, differentiable programming, jax, julia, machine learning, pytorch, tensorflow, XLA | Author: Christopher Rackauckas To understand the differences between automatic differentiation libraries, let’s talk about the engineering trade-offs that were made. I would personally say that none of thes
jaxのautogradをpytorchのautogradと比較、単回帰まで（速度比較追加） - HELLO CYBERNETICS
はじめに 使う関数 autograd with pytorch autograd with jax Jax で単回帰 はじめに PyTorchとjaxの比較用。この手のライブラリを使うには、autogradの使い方を理解することが一番最初の仕事だと思われます。そして、そのautogradの時点で大きく思想が異なっているので、メモしておきます。 使う関数 下記をインポートしている前提で import torch import jax import jax.numpy as np from jax import vmap, jit, grad 下記の2次元上のスカラー関数 $$ f(x, y) = x ^ 2 - y ^ 2 + 2 x y $$ を微分していきます。 def f(x, y): return x**2 - y**2 + 2*x*y と書いておきます。 autograd with
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Intuitive IWAE Bounds + Implementation in Jax
