البرمجة التفاضلية
البرمجة التفاضلية هي نموذج برمجة يمكن من خلاله جعل البرامج الحاسوبية الرقمية قابلة للتفاضل بشكل كامل عن طريق التمايز التلقائي. يتيح هذا إمكانية تحسين المعلمات في البرنامج على أساس التدرج، والذي يتم عادةً عبر الانحدار التدرجي، بالإضافة إلى طرق التعلم الأخرى القائمة على معلومات المشتقات ذات الدرجة الأعلى. لقد تم استخدام البرمجة التفاضلية على نطاق واسع في مجالات مختلفة، وخاصة في الحوسبة العلمية والتعلم الآلي.
طرق البرمجة التفاضلية
تعمل معظم أطر البرمجة القابلة للتفاضل عن طريق بناء الرسوم البيانية التي تحتوي على تدفق التحكم وهياكل البيانات في البرنامج، وتنقسم عمومًا إلى فئتين من الأساليب:
- نهج ثابت ومُجمّع قائم على الرسم البياني:على سبيل المثال، TensorFlow، وTheano، وMXNet. إنها تميل إلى السماح بتحسينات جيدة للمترجم وتوسع أسهل للأنظمة الكبيرة، ولكن طبيعتها الثابتة تحد من التفاعل وأنواع البرامج التي يمكن إنشاؤها بسهولة (مثل تلك التي تنطوي على حلقات أو تكرار)، وتجعل من الصعب على المستخدمين التفكير في برامجهم بشكل فعال. تستخدم سلسلة أدوات تجميع إثبات المفهوم المسماة Myia مجموعة فرعية من Python كواجهة أمامية وتدعم الوظائف ذات الترتيب الأعلى والتكرار والمشتقات ذات الترتيب الأعلى.
- تحميل المشغل الزائد، نهج قائم على الرسم البياني الديناميكي:على سبيل المثال، حزمة autograd لـ PyTorch و NumPy. طبيعتها الديناميكية والتفاعلية تجعل معظم البرامج أسهل في الكتابة والتفكير فيها.
أحد قيود المناهج المبكرة هو أنها لا تستطيع إلا التمييز بين التعليمات البرمجية المكتوبة بطريقة تتناسب مع الإطار، وبالتالي الحد من قابليتها للتشغيل المتبادل مع البرامج الأخرى. تعالج الأساليب الأحدث هذه المشكلة من خلال إنشاء رسوم بيانية تعتمد على قواعد اللغة، أو IR، مما يسمح بتمييز التعليمات البرمجية التعسفية.
لقد حققت البرمجة التفاضلية تقدماً كبيراً في مجالات مختلفة تتجاوز التطبيقات التقليدية. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة، يتم استخدامه للتعلم العميق في النمذجة القائمة على الفيزياء الحيوية للآليات الجزيئية. يتضمن ذلك استغلال البرمجة القابلة للتفاضل في مجالات مثل التنبؤ ببنية البروتين واكتشاف الأدوية. تُظهر هذه التطبيقات إمكانات البرمجة التفاضلية لتسهيل التقدم الكبير في فهم الأنظمة البيولوجية المعقدة وتحسين حلول الرعاية الصحية.