Автоматическая дифференциация — это захватывающая новая технология , которая позволяет применять приложения глубокого обучения и имеет особое значение для платформы умного здания PassiveLogic. Язык Swift имеет первоклассную поддержку автодиффа . Используя это, мы можем написать простую функцию и сделать ее дифференцируемой, украсив ее дифференцируемой аннотацией : // This is our differentiable function, y = a² + b³. So complicated, // thank goodness we have autodiff to determine..

[ Adelta: Автоматическое дифференцирование для прерывистых программ — Часть 1: Основы математики] [ Учебное пособие по Adelta — Часть 1: Отличие простой шейдерной программы ] [ Учебное пособие по Адельте — Часть 2: Raymarching Primitive ] [ Учебное пособие по Adelta — Часть 3: Анимация логотипа SIGGRAPH ] [ Учебник Adelta — Часть 4: Анимация кельтского узла ] В предыдущем посте мы представили набор новых градиентных правил, представленных в Aδ, которые позволяют автоматически..

[ Adelta: Автоматическое дифференцирование для прерывистых программ — Часть 1: Основы математики] [ Adelta: Автоматическое дифференцирование прерывистых программ — Часть 2: Введение в DSL ] [ Учебное пособие по Адельте — Часть 2: Raymarching Primitive ] [ Учебное пособие по Adelta — Часть 3: Анимация логотипа SIGGRAPH ] [ Учебник Adelta — Часть 4: Анимация кельтского узла ] В предыдущих сообщениях мы представили основную идею автоматического дифференцирования для прерывистых..

В последние годы приобрел популярность чрезвычайно мощный инструмент, который имеет неоправданно большое количество приложений, начиная от вычислительного проектирования, роботизированного управления, создания изображений и графики, финансового анализа и машинного обучения. Нет, этот пост не о глубоком обучении, этот пост о автоматическом дифференцировании (или auto-diff, или AD). В этом посте мы с нуля разработаем базовую библиотеку auto-diff на Python, используя только стандартные..

Это продолжение предыдущего блога об автоматической дифференциации. В этом блоге мы рассмотрим проработанный пример автоматической дифференциации. Цель AD — выяснить, насколько мне нужно изменить входные переменные, чтобы получить небольшое изменение (обычно 1) на выходе функции. Автоматическая дифференциация имеет два режима: прямой и обратный. Целью прямого режима является создание графа вычислений и вычисление производных. Затем обратный режим вычисляет градиент функции, используя..