Какие существуют методы численного дифференцирования в машинном обучении?

Некоторые методы численного дифференцирования в машинном обучении:

• Прямое дифференцирование. github.com Вычисляются производные всех вершин по всем входам, что может быть неэффективно. github.com
• Обратное дифференцирование. github.com Вычисляется производная выходной вершины по всем вершинам в обратном порядке, что требует меньше вычислений. github.com
• Автоматическое дифференцирование. docs.exponenta.ru proproprogs.ru Это набор методов для оценки производных (градиентов) численно. docs.exponenta.ru Метод использует символьные правила для дифференцирования, которые более точны, чем приближения конечной разности. docs.exponenta.ru
• Forward mode. docs.exponenta.ru Оценивает числовую производную путём выполнения элементарных производных операций одновременно с операциями выполнения самой функции. docs.exponenta.ru
• Reverse mode. docs.exponenta.ru Использует расширение прямого режима вычислительного графика, чтобы включить расчёт градиента противоположным обходом графика. docs.exponenta.ru

Современные фреймворки машинного обучения, например TensorFlow и PyTorch, автоматически вычисляют производные функций потерь, используя автоматическое дифференцирование. sky.pro