微分可能プログラミング微分可能プログラミング
微分可能プログラミングは、デジタル コンピューター プログラムを自動微分によって完全に微分できるプログラミング パラダイムです。これにより、プログラム内のパラメータの勾配ベースの最適化が可能になります。これは通常、勾配降下法や高次の微分情報に基づく他の学習方法によって行われます。微分可能プログラミングは、特に科学技術計算や機械学習など、さまざまな分野で広く使用されています。
微分可能なプログラミング手法
ほとんどの微分可能なプログラミング フレームワークは、プログラム内の制御フローとデータ構造を含むグラフを構築することによって機能します。通常、次の 2 つのカテゴリのアプローチに分類されます。
- 静的でコンパイルされたグラフベースのメソッド: TensorFlow、Theano、MXNet など。これらはコンパイラの適切な最適化と大規模システムへの拡張性を容易にする傾向がありますが、その静的な性質により対話性や簡単に作成できるプログラムの種類 (ループや再帰を伴うプログラムなど) が制限され、ユーザーが効率的に推論することがより困難になります。彼らの計画について学びましょう。 Myia と呼ばれる概念実証のコンパイラ ツールチェーンは、フロント エンドとして Python のサブセットを使用し、高階関数、再帰、および高階導関数をサポートします。
- 演算子のオーバーロード、動的グラフベースのアプローチ: たとえば、PyTorch と NumPy の autograd パッケージ。これらの動的でインタラクティブな性質により、ほとんどのプログラムの作成と推論が容易になります。
初期のアプローチには、フレームワークに適した方法で記述されたコードしか区別できないという制限があり、そのため他のプログラムとの相互運用性が制限されていました。新しいアプローチは、言語の構文または IR に基づいてグラフを構築することでこの問題に対処し、任意のコードを区別できるようにします。
微分可能プログラミングは、従来のアプリケーションを超えてさまざまな分野で大きな進歩を遂げました。たとえば、ヘルスケアやライフサイエンスでは、生物物理学に基づいた分子メカニズムのモデリングにおける深層学習に使用されます。これには、タンパク質構造予測や創薬などの分野で微分可能プログラミングを活用することが含まれます。これらのアプリケーションは、複雑な生物学的システムの理解と医療ソリューションの改善における大幅な進歩を促進する微分可能プログラミングの可能性を実証しています。