미분 가능 프로그래밍
미분가능 프로그래밍은 자동 미분을 통해 디지털 컴퓨터 프로그램을 완전히 미분할 수 있는 프로그래밍 패러다임입니다. 이를 통해 프로그램의 매개변수에 대한 기울기 기반 최적화가 가능하며, 이는 일반적으로 경사 하강법을 통해 수행되고, 고차 미분 정보를 기반으로 하는 다른 학습 방법도 가능합니다. 미분가능 프로그래밍은 다양한 분야, 특히 과학 컴퓨팅과 머신 러닝 분야에서 널리 사용되어 왔습니다.
미분 가능 프로그래밍 방법
대부분의 미분 가능 프로그래밍 프레임워크는 프로그램의 제어 흐름과 데이터 구조를 포함하는 그래프를 구축하여 작동하며, 일반적으로 두 가지 접근 방식 범주로 나뉩니다.
- 정적, 컴파일된 그래프 기반 접근 방식: 예를 들어 TensorFlow, Theano, MXNet 등이 있습니다. 이러한 언어는 컴파일러 최적화가 용이하고 대규모 시스템으로 확장하기 쉽지만, 정적인 특성으로 인해 상호 작용성과 쉽게 만들 수 있는 프로그램 유형(예: 루프나 재귀를 포함하는 프로그램)이 제한되고 사용자가 프로그램을 효과적으로 추론하기 어렵게 만듭니다. Myia라는 개념 증명 컴파일러 툴체인은 Python의 하위 집합을 프런트엔드로 사용하고 고차 함수, 재귀, 고차 미분을 지원합니다.
- 연산자 오버로딩, 동적 그래프 기반 접근 방식: 예를 들어 PyTorch와 NumPy용 autograd 패키지입니다. 역동적이고 상호작용적인 특성 덕분에 대부분 프로그램을 작성하고 추론하기가 더 쉽습니다.
초기 접근 방식의 한계는 프레임워크에 맞는 방식으로 작성된 코드만 구별할 수 있다는 점인데, 이로 인해 다른 프로그램과의 상호 운용성이 제한됩니다. 새로운 접근 방식은 언어의 문법이나 IR을 기반으로 그래프를 구성하여 임의의 코드를 구별할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결합니다.
미분가능 프로그래밍은 전통적인 응용 분야를 넘어 다양한 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 의료 및 생명 과학 분야에서는 생물물리학 기반 분자 메커니즘 모델링의 딥러닝에 사용됩니다. 여기에는 단백질 구조 예측 및 약물 발견과 같은 분야에서 미분 가능한 프로그래밍을 활용하는 것이 포함됩니다. 이러한 응용 프로그램은 복잡한 생물학적 시스템을 이해하고 의료 솔루션을 개선하는 데 있어 상당한 진전을 촉진하는 미분 가능 프로그래밍의 잠재력을 보여줍니다.