論文の概要: A Step-by-step Introduction to the Implementation of Automatic Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16020v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 07:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:55:48.762110
• Title: A Step-by-step Introduction to the Implementation of Automatic Differentiation
• Title（参考訳）: 自動微分の実装のためのステップバイステップ入門
• Authors: Yu-Hsueh Fang, He-Zhe Lin, Jie-Jyun Liu, and Chih-Jen Lin
• Abstract要約: この文書は、単純な自動微分システムを実装するステップバイステップで導入する。 数学的概念と実装を合理化する。 それぞれの実装の詳細の背後にあるモチベーションを与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.047232440532499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic differentiation is a key component in deep learning. This topic is well studied and excellent surveys such as Baydin et al. (2018) have been available to clearly describe the basic concepts. Further, sophisticated implementations of automatic differentiation are now an important part of popular deep learning frameworks. However, it is difficult, if not impossible, to directly teach students the implementation of existing systems due to the complexity. On the other hand, if the teaching stops at the basic concept, students fail to sense the realization of an implementation. For example, we often mention the computational graph in teaching automatic differentiation, but students wonder how to implement and use it. In this document, we partially fill the gap by giving a step by step introduction of implementing a simple automatic differentiation system. We streamline the mathematical concepts and the implementation. Further, we give the motivation behind each implementation detail, so the whole setting becomes very natural.
• Abstract（参考訳）: 自動微分はディープラーニングの重要な要素である。 この話題はよく研究されており、Baydin et al. (2018) のような優れた調査でも基本的な概念を明確に記述することができる。 さらに、自動微分の実装が、今や一般的なディープラーニングフレームワークの重要な部分となっている。 しかし,複雑さのため,学生に既存システムの実装を直接教えることは不可能ではないにせよ困難である。 一方,授業が基本概念に終止符を打つと,学生は実践の実現を意識できない。 例えば、自動微分を教える際に計算グラフに言及することが多いが、学生はそれをどのように実装して使うのか疑問に思う。 本稿では,簡単な自動微分システムを実装するステップバイステップを導入することで,このギャップを部分的に埋める。 数学的概念と実装を合理化する。 さらに、各実装の背後にあるモチベーションを与えて、設定全体が非常に自然になるようにします。

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