Programmation Différentiable
La programmation différentiable est un paradigme de programmation dans lequel les programmes informatiques numériques peuvent être rendus entièrement différentiables via une différenciation automatique. Cela permet une optimisation basée sur le gradient des paramètres du programme, ce qui est généralement effectué via une descente de gradient, ainsi que d'autres méthodes d'apprentissage basées sur des informations dérivées d'ordre supérieur. La programmation différentiable a été largement utilisée dans divers domaines, notamment dans le calcul scientifique et l’apprentissage automatique.
Méthodes de programmation différentiable
La plupart des cadres de programmation différenciables fonctionnent en créant des graphiques qui contiennent le flux de contrôle et les structures de données dans un programme, et se répartissent généralement en deux catégories d'approches :
- Approche statique basée sur des graphes compilés:Par exemple, TensorFlow, Theano et MXNet. Ils ont tendance à permettre de bonnes optimisations du compilateur et une mise à l'échelle plus facile vers de grands systèmes, mais leur nature statique limite l'interactivité et les types de programmes qui peuvent être facilement créés (comme ceux impliquant des boucles ou la récursivité), et rend plus difficile pour les utilisateurs de raisonner efficacement sur leurs programmes. Une chaîne d'outils de compilation de preuve de concept appelée Myia utilise un sous-ensemble de Python comme interface frontale et prend en charge les fonctions d'ordre supérieur, la récursivité et les dérivées d'ordre supérieur.
- Surcharge d'opérateurs, approche basée sur des graphes dynamiques:Par exemple, le package autograd pour PyTorch et NumPy. Leur nature dynamique et interactive rend la plupart des programmes plus faciles à écrire et à analyser.
L’une des limites des premières approches est qu’elles ne peuvent différencier que le code écrit d’une manière qui correspond au cadre, limitant ainsi leur interopérabilité avec d’autres programmes. Des approches plus récentes abordent ce problème en construisant des graphiques basés sur la grammaire du langage, ou IR, permettant de différencier le code arbitraire.
La programmation différentiable a fait des progrès significatifs dans divers domaines au-delà des applications traditionnelles. Par exemple, dans les domaines de la santé et des sciences de la vie, il est utilisé pour l’apprentissage en profondeur dans la modélisation des mécanismes moléculaires basée sur la biophysique. Cela implique l’exploitation de la programmation différenciable dans des domaines tels que la prédiction de la structure des protéines et la découverte de médicaments. Ces applications démontrent le potentiel de la programmation différentiable pour faciliter des avancées significatives dans la compréhension des systèmes biologiques complexes et l’amélioration des solutions de soins de santé.