Differentierbar programmering är en programmeringsparadigm som bygger på möjligheten att beräkna derivator av program med avseende på deras indata. Detta öppnar upp för att använda gradientbaserade optimeringsmetoder för att effektivt "lära" program från data.
Med andra ord, differentierbar programmering tillåter oss att behandla ett program som en matematisk funktion vars parametrar kan justeras för att förbättra dess prestanda baserat på ett specifikt mål.
Differentierbar programmering har sina rötter i automatisk differentiering (AD), en teknik som utvecklats inom numerisk analys för att effektivt beräkna derivator av funktioner representerade av datorprogram.[1]
Under senare år har differentierbar programmering fått ökad uppmärksamhet tack vare framsteg inom djupinlärning, där gradientbaserad optimering spelar en central roll.[2]
I differentierbar programmering representeras ett program som en sammansättning av elementära operationer, där varje operation har en väldefinierad derivata. Genom att använda kedjeregeln från differentialräkning kan vi sedan beräkna derivatan av hela programmet med avseende på valfri inparameter.
Detta görs vanligtvis med hjälp av programmeringsspråk med stöd för automatisk differentiering, såsom:
Differentierbar programmering har en bred tillämpning inom en rad områden, inklusive:
Här är ett enkelt kodexempel i Python med TensorFlow som illustrerar differentierbar programmering:
import tensorflow as tf
# Definiera två variabler
x = tf.Variable(3.0)
y = tf.Variable(4.0)
# Definiera en funktion
with tf.GradientTape() as tape:
z = x**2 + y**2
# Beräkna derivatan av z med avseende på x
dz_dx = tape.gradient(z, x)
# Skriv ut derivatan
print(dz_dx) # Output: 6.0
I detta exempel definierar vi en funktion z = x^2 + y^2 och använder tf.GradientTape för att beräkna derivatan av z med avseende på x.
Differentierbar programmering är ett relativt nytt område med stor potential. Framtida utveckling förväntas leda till:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||