Koja su dva načina diferencijacije podržana od strane JAX-a?
JAX, što je skraćenica za "Just Another XLA", je Python biblioteka koju je razvio Google Research koja pruža ekosistem visokih performansi za istraživanje mašinskog učenja. Posebno je dizajniran da olakša upotrebu operacija ubrzane linearne algebre (XLA) na GPU, TPU i CPU. JAX nudi niz funkcionalnosti, uključujući automatsko razlikovanje, što je važna komponenta u mnogim algoritmima za strojno učenje.
U kontekstu JAX-a, podržana su dva primarna načina diferencijacije: diferencijacija u smjeru naprijed i diferencijacija u obrnutom načinu. Ovi načini se razlikuju po svojim računskim karakteristikama i pogodni su za različite scenarije.
1. Diferencijacija u smjeru naprijed:
Diferencijacija u naprijed, također poznata kao akumulacija naprijed ili tangentno-linearni način, je metoda koja izračunava izvod funkcije praćenjem efekta malih promjena ulaznih varijabli na izlaz. To radi povećanjem izračunavanja dodatnim "tangentnim" varijablama koje predstavljaju izvod u odnosu na svaku ulaznu varijablu. Ove tangentne varijable se ažuriraju zajedno sa originalnim proračunom, omogućavajući akumulaciju derivata.
Da bismo to ilustrirali, razmotrimo jednostavan primjer. Pretpostavimo da imamo funkciju f(x) = sin(x). U diferencijaciji naprijed, uveli bismo tangentnu varijablu, recimo t, i izračunali i vrijednost funkcije f(x) i izvod f'(x) = df/dx u datoj tački x. Proračun bi se odvijao na sljedeći način:
t = 1 # tangentna varijabla koja predstavlja izvod
f = sin(x) # originalna evaluacija funkcije
df_dx = cos(x) * t # izračunavanje derivata pomoću tangentne varijable
Ažuriranjem tangentne varijable t prema izvodu svake sljedeće operacije, možemo akumulirati izvod tijekom računanja. Ovaj način rada je efikasan za funkcije s malim brojem ulaznih varijabli, ali može postati računski skup za funkcije s mnogo ulaza.
2. Reverzna diferencijacija:
Diferencijacija obrnutog načina rada, također poznata kao reverzna akumulacija ili adjuint mod, je metoda koja izračunava derivaciju funkcije tako što se prvo izračunava vrijednost funkcije, a zatim se "povratno propagiraju" informacije o derivatu od izlaznih do ulaznih varijabli. Posebno je korisno kada funkcija ima veliki broj ulaznih varijabli, ali relativno mali broj izlaza.
Da bismo to pokazali, razmotrimo složeniji primjer. Pretpostavimo da imamo funkciju f(x, y) = x^2 + sin(y^2). U diferencijaciji obrnutog načina, izračunali bismo i vrijednost funkcije f(x, y) i izvod f u odnosu na svaku ulaznu varijablu, tj. df/dx i df/dy. Proračun bi se odvijao na sljedeći način:
f = x2 + sin(y2) # originalna evaluacija funkcije
df_dx, df_dy = jax.grad(f, (x, y)) # izračunavanje derivata koristeći diferencijaciju obrnutog načina
Koristeći mogućnosti diferencijacije u obrnutom načinu rada JAX-a, možemo efikasno izračunati derivate funkcija sa velikim brojem ulaznih varijabli.
JAX podržava dva načina diferencijacije: diferencijaciju naprijed i obrnuto. Izbor načina rada ovisi o specifičnim zahtjevima problema koji se radi, kao što je broj ulaznih varijabli i željena računska efikasnost.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
- Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?
- Zašto je mašinsko učenje važno?
- Koje su različite vrste mašinskog učenja?
- Treba li koristiti odvojene podatke u narednim koracima obuke modela mašinskog učenja?
- Šta znači termin predviđanje bez servera na nivou?
- Šta će se dogoditi ako je testni uzorak 90% dok je evaluacijski ili prediktivni uzorak 10%?
- Šta je metrika evaluacije?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning