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記事へのコメント86件
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henno
誤差逆伝播法(BP)がGPUで高速化できることが深層学習のイノベーションで、これにより微分可能になっていれば、深い階層の非線形な関係性でも「結果(画像)」から「原因(レンダラー)」を推論できる、ということ。
yarumato
“微分と積分という日本語が話をややこしくしてる。微分はdifferential(ある時点と時点の差分)であり、積分はintegral(全体で?%)だ。理想と現実の差分を小さくする微分可能性を逆伝搬させるのがディープラーニング”
enhanky
エンジニアリング分野では90年代から勾配降下法だのGAだのBESOだの提案されてきていて、この文章ではそれを再発見しているように読める。新規性がよくわからない。/本当に重要なのは非連続なところにある解なのでは。
tach
高校で数ⅡBまでしかやらなかった文系だが﹁教科書の教え方はフェイク。こんなので微分積分の意味が理解出来るはずがない。こんな戦時英才教育の残滓は削除してしまえ﹂と予備校の数学の先生がキレていた。
●science
●technology
●歴史
●pc
ys0000
なんか知らんが、はてなには清水亮とか落合陽一とかの全方向秀才を叩く人が一定数見られるな。天才より劣るからと天才以外をいちいち叩いてたらそもそもQiitaの記事すら読めないじゃん/わりかし纏まってると思うけど
ene0kcal
"微分可能プログラミング"を外延的ではなくて、内包的に説明してないから、"微分可能プログラミングのフレームを使って"とジャンプするから、ふわっとした終わり方になっている。つまり"よく"はわからんです。
ciel18m
積分は過程関係ない結果、微分は過程の切り取りの差分、実際にやらないと結果はわからないが微分によって逆算予測。リアルな結果と理想のゴールを微分していくことで、理想と現実の差を埋めていくということすね?
tonocchokun
例えばこの記事が本質的に持っているべき適切な解説との差分を微分することで、より適切な文章にしてくれるAIがそのうち作られるということかな。いろんな例示が同じことする別の技術とかぶってうまく読めなかった
tohshindainokawaisa
微分というよりは差分ではという気がするが… back-propのことを微分というのは間違いじゃないんだけど微分というよりは誤差関数の勾配を下っていくイメージの方が重要なのでそっちからの説明が欲しいが
tyakoske
あまりもにもわからなくてググった一つ目の方がしっくりきた。 https://www.google.co.jp/amp/s/nlab.itmedia.co.jp/nl/amp/1908/13/news089.html
tsubo1
清水亮氏が書いてんじゃん。ハッタリ感満載で読者をケムにまいたテック記事を書くところは往年の切れ味かなあ。その清水亮氏の略歴にUEIが完全に無かったことになってるのが諸行無常感があって味わい深い。
toro-chan
微分というより履歴?トランザクション?少なくとも微分可能と言われると連続性を前提としているように思えて、違う気がする。設定したものを戻したいという要望はよくあるので、もしかすると同じ方向を指してるのかも
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2021/07/26 リンク