Wat is die twee maniere van differensiasie wat deur JAX ondersteun word?
JAX, wat staan vir "Just Another XLA", is 'n Python-biblioteek wat deur Google Research ontwikkel is wat 'n hoëprestasie-ekosisteem vir masjienleernavorsing bied. Dit is spesifiek ontwerp om die gebruik van versnelde lineêre algebra (XLA) bewerkings op GPU's, TPU's en SVE's te vergemaklik. JAX bied 'n reeks funksies, insluitend outomatiese differensiasie, wat 'n deurslaggewende komponent in baie masjienleeralgoritmes is.
In die konteks van JAX word daar twee primêre modusse van differensiasie ondersteun: vorentoe-modus-differensiasie en omgekeerde-modus-differensiasie. Hierdie modusse verskil in terme van hul berekeningskenmerke en is geskik vir verskillende scenario's.
1. Vorentoe-modus differensiasie:
Voorwaarts-modus-differensiasie, ook bekend as vorentoe-akkumulasie of raaklyn-lineêre modus, is 'n metode wat die afgeleide van 'n funksie bereken deur die effek van klein veranderinge in die insetveranderlikes op die uitset na te spoor. Dit doen dit deur die berekening aan te vul met bykomende "tangent" veranderlikes wat die afgeleide verteenwoordig met betrekking tot elke insetveranderlike. Hierdie raaklynveranderlikes word saam met die oorspronklike berekening opgedateer, wat die akkumulasie van afgeleides moontlik maak.
Om dit te illustreer, kom ons kyk na 'n eenvoudige voorbeeld. Gestel ons het 'n funksie f(x) = sin(x). In vorentoe-modus differensiasie, sal ons 'n raakveranderlike, sê t, instel en beide die funksiewaarde f(x) en die afgeleide f'(x) = df/dx by 'n gegewe punt x bereken. Die berekening sal soos volg verloop:
t = 1 # raaklynveranderlike wat afgeleide verteenwoordig
f = sin(x) # oorspronklike funksie-evaluering
df_dx = cos(x) * t # afgeleide berekening deur tangens veranderlike te gebruik
Deur die raaklynveranderlike t op te dateer volgens die afgeleide van elke daaropvolgende bewerking, kan ons die afgeleide regdeur die berekening ophoop. Hierdie modus is doeltreffend vir funksies met 'n klein aantal insetveranderlikes, maar kan rekenkundig duur word vir funksies met baie insette.
2. Omgekeerde-modus differensiasie:
Omgekeerde-modus differensiasie, ook bekend as omgekeerde akkumulasie of bykomende modus, is 'n metode wat die afgeleide van 'n funksie bereken deur eers die funksiewaarde te bereken en dan die afgeleide inligting van die uitset na die insetveranderlikes te "terugpropageer". Dit is veral nuttig wanneer die funksie 'n groot aantal insetveranderlikes maar 'n relatief klein aantal uitsette het.
Om dit te demonstreer, kom ons kyk na 'n meer komplekse voorbeeld. Gestel ons het 'n funksie f(x, y) = x^2 + sin(y^2). In omgekeerde-modus differensiasie, sal ons beide die funksiewaarde f(x, y) en die afgeleide van f met betrekking tot elke insetveranderlike, maw df/dx en df/dy, bereken. Die berekening sal soos volg verloop:
f = x**2 + sin(y**2) # oorspronklike funksie-evaluering
df_dx, df_dy = jax.grad(f, (x, y)) # afgeleide berekening met behulp van omgekeerde-modus differensiasie
Deur gebruik te maak van die omgekeerde-modus differensiasie vermoëns van JAX, kan ons die afgeleides van funksies doeltreffend met 'n groot aantal insetveranderlikes bereken.
JAX ondersteun twee maniere van differensiasie: vorentoe-modus differensiasie en tru-modus differensiasie. Die keuse van modus hang af van die spesifieke vereistes van die probleem op hande, soos die aantal insetveranderlikes en die verlangde berekeningsdoeltreffendheid.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning