- 기사는 Python을 사용하여 자동 미분이라는 중요한 개념을 설명하며, 이는 신경망 훈련의 핵심 구성 요소입니다.
- 저자는 기계 학습 엔지니어로, Tensorflow와 Pytorch와 같은 라이브러리를 사용하며, 자동 미분을 수행하는 가장 간단한 코드를 작성하는 것을 목표로 합니다.
- 저자는 두 변수 x와 y 사이의 합을 수행하는 Python 코드를 작성하여 결과를 변수 z에 할당하는 것으로 시작합니다. 그러나 z는 사용된 변수를 추적하지 않아, x 또는 y의 값이 변경되면 z의 값을 자동으로 업데이트하는 것이 불가능합니다.
- 이를 해결하기 위해, 저자는 변수에 대한 기호 계산을 허용하는 Tensor 클래스를 소개합니다. 이 클래스에서 덧셈 연산이 재정의됩니다.
- Tensor 클래스는 이진 트리를 사용하여 더욱 향상됩니다. 각 텐서는 다른 두 텐서와 그것을 생성한 연산을 포함할 수 있습니다. 이는 Children 튜플을 도입함으로써 이루어집니다.
- 저자는 계산 그래프를 실행하고 텐서의 실제 값을 계산하기 위해 Tensor 클래스에 forward 메소드를 추가합니다.
- 저자는 Tensor 클래스가 지원하는 기본 연산에 대한 미분을 추가함으로써 계산 그래프에 자동 미분을 도입합니다. grad 함수에 대한 재귀 호출은 계산 그래프를 순회하고 복잡한 함수를 간단한 함수의 조합으로 분해합니다.
- Tensor 클래스는 뺄셈, 나눗셈, 지수, 부정 등의 추가 연산을 추가함으로써 더 복잡한 공식을 처리할 수 있도록 확장됩니다.
- 저자는 복잡한 공식을 생성하고 이를 유도함으로써 Tensor 클래스의 사용을 보여줍니다.
- 저자는 임의의 크기의 배열에 대한 연산 추가, 텐서 x에 의존하지 않는 노드에서의 순회 중지, 계산 반복을 피하기 위한 캐시 설정 등 Tensor 클래스에 대한 가능한 개선과 최적화를 제안하며 결론을 내립니다.
- 이 기사는 독자들이 신경망 최적화와 학습을 위한 자동 미분이 어떻게 수행되는지 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.