論文の概要: Flexible numerical optimization with ensmallen
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04103v3
- Date: Mon, 23 Mar 2020 12:48:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 09:36:23.859733
- Title: Flexible numerical optimization with ensmallen
- Title（参考訳）: エンスモールデンによるフレキシブル数値最適化
- Authors: Ryan R. Curtin, Marcus Edel, Rahul Ganesh Prabhu, Suryoday Basak,
Zhihao Lou, Conrad Sanderson
- Abstract要約: 本報告では,数値最適化ライブラリの小型化について紹介する。
このライブラリは、任意のユーザ供給関数を数学的に最適化するための、高速で柔軟なC++フレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.9947282579739
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report provides an introduction to the ensmallen numerical optimization
library, as well as a deep dive into the technical details of how it works. The
library provides a fast and flexible C++ framework for mathematical
optimization of arbitrary user-supplied functions. A large set of pre-built
optimizers is provided, including many variants of Stochastic Gradient Descent
and Quasi-Newton optimizers. Several types of objective functions are
supported, including differentiable, separable, constrained, and categorical
objective functions. Implementation of a new optimizer requires only one
method, while a new objective function requires typically only one or two C++
methods. Through internal use of C++ template metaprogramming, ensmallen
provides support for arbitrary user-supplied callbacks and automatic inference
of unsupplied methods without any runtime overhead. Empirical comparisons show
that ensmallen outperforms other optimization frameworks (such as Julia and
SciPy), sometimes by large margins. The library is available at
https://ensmallen.org and is distributed under the permissive BSD license.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,数値最適化ライブラリの小型化について紹介するとともに,その動作に関する技術的な詳細を詳しく解説する。
このライブラリは、任意のユーザー供給関数の数学的最適化のための高速で柔軟なc++フレームワークを提供する。
多数のプレビルドオプティマイザが提供されており、Stochastic Gradient DescentとQuasi-Newtonオプティマイザの多くのバリエーションが含まれている。
微分可能、分離可能、制約付き、カテゴリー的目的関数など、いくつかの目的関数がサポートされている。
新しいオプティマイザの実装は1つのメソッドしか必要とせず、新しいobjective関数は1つまたは2つのc++メソッドしか必要としない。
C++テンプレートのメタプログラミングを内部で使用することにより、Ensmallenは任意のユーザから供給されるコールバックと、実行時のオーバーヘッドのないアンサプライドメソッドの自動推論をサポートする。
経験的な比較は、en Smallenが他の最適化フレームワーク(JuliaやSciPyなど)を上回っていることを示している。
このライブラリはhttps://ensmallen.orgで利用可能であり、パーミッシブBSDライセンスの下で配布されている。
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