Résumé
En mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.). En appliquant de façon répétée la règle de dérivation des fonctions composées (règle de la chaîne) à ces opérations, les dérivées d'ordre arbitraire peuvent être calculées automatiquement et avec autant de précision que souhaitée. De plus calculer la dérivation automatique de la fonction ne modifie son temps de calcul qu'au plus d'un petit facteur constant, rendant ces techniques très efficaces en pratique. droite|vignette|300x300px|Figure 1: Lien entre la dérivation automatique et la dérivation symbolique. La dérivation automatique est distincte de la dérivation symbolique et de la dérivation numérique (méthode des différences finies). La dérivation symbolique peut conduire à un code inefficace et se heurte à la difficulté de convertir un programme informatique en une seule expression, tandis que la dérivation numérique peut introduire des erreurs d'arrondi lors de la discrétisation et de l'annulation. Ces deux méthodes classiques ont par ailleurs des problèmes lors du calcul de dérivées d'ordre plus élevées, car la complexité et/ou les erreurs augmentent. Enfin, ces deux méthodes sont lentes pour calculer les dérivées partielles d'une fonction lorsque cette dernière dépend de nombreuses variables, comme cela est nécessaire pour les algorithmes d'optimisation par descente de gradient. La dérivation automatique résout tous ces problèmes. La dérivation automatique repose fondamentalement sur la décomposition des dérivées fournie par la règle de la chaîne.
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PyTorch est une bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine qui s'appuie sur développée par Meta. PyTorch est gouverné par la PyTorch Foundation. PyTorch permet d'effectuer les calculs tensoriels nécessaires notamment pour l'apprentissage profond (deep learning). Ces calculs sont optimisés et effectués soit par le processeur (CPU) soit, lorsque c'est possible, par un processeur graphique (GPU) supportant CUDA.
Dérivation automatique
En mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.
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L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
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