Математический анализ

Jacobian

Якобиан

актуальноТекущий рабочий стандарт

Направления: Основы · Математика

частных функции. Описывает, как преобразование растягивает пространство локально.

Что означает каждый компонент
  • элемент матрицы: строка i — компонента выхода, столбец j — компонента входа
  • как i-й выход реагирует на изменение j-го входа. Автодифференцирование перемножает такие матрицы, не строя их явно

Ключевые тезисы

  • Автодифференцирование фактически перемножает слоёв, не строя их явно.
  • Определитель появляется в формуле замены переменных — на нём построены normalizing flows.
  • Vector-Jacobian product — то, что реально вычисляет обратный проход в PyTorch.

Подробный разбор

2 подтемы — объяснения, формулы, примеры и интерактивные графики.

Для слоя с 1000 входов и 1000 выходов — миллион чисел. Но при обратном проходе нужен не он сам, а произведение . Такое произведение вычисляется за одну операцию, без материализации — это и есть vector-Jacobian product.

  • Обратный режим () эффективен, когда выходов мало, а входов много — типичный случай в ML.
  • Прямой режим выгоднее в обратной ситуации и используется, например, для якобиан-векторных произведений.
  • jax.jvp и jax.vjp дают доступ к обоим режимам явно.

Обозначения
  • истинное значение целевой переменной
  • показатель степени или вероятность — зависит от формулы

Normalizing flows строят обратимые преобразования с легко вычислимым определителем — так удаётся получить точное сложного распределения.

Видеолекции

Тайм-кода именно на эту тему в записях нет. Но глава «Математический анализ» разобрана в курсе целиком — с той оговоркой, что место в записи придётся искать самому.

Связанные темы

Аппарат анализа

Limits and Continuity85%

Пределы и непрерывность · Математический анализ

Предел описывает, к чему стремится функция вблизи точки. На этом понятии держатся производная, интеграл и вся теория сходимости алгоритмов.

Derivative85%

Производная · Математический анализ

Скорость изменения функции: предел отношения приращения функции к приращению аргумента. Геометрически — наклон касательной.

Differentiation Rules85%

Правила дифференцирования · Математический анализ

Сумма, произведение, частное и композиция — четыре правила, которых достаточно, чтобы продифференцировать почти любую функцию потерь вручную.

Taylor Series85%

Ряд Тейлора · Математический анализ

Приближение функции многочленом по производным в точке. Инструмент, которым обосновывают почти все методы оптимизации.

Multivariable Calculus85%

Многомерный анализ · Математический анализ

Функции многих переменных: частные производные, градиент, производная по направлению и линии уровня.

Lagrange Multipliers85%

Множители Лагранжа · Математический анализ

Метод условной оптимизации: минимизировать функцию при ограничениях, не решая их подстановкой.

Convexity85%

Выпуклость · Математический анализ

Свойство функции, гарантирующее единственность минимума и сходимость градиентных методов.

Numerical Differentiation85%

Численное дифференцирование · Математический анализ

Приближение производной конечными разностями: медленно и неточно, но незаменимо для проверки аналитических градиентов.

Series and Convergence85%

Ряды и сходимость · Математический анализ

Когда бесконечная сумма имеет конечное значение и с какой скоростью алгоритм приближается к ответу.

Integral85%

Интеграл · Математический анализ

Определённый интеграл — площадь под кривой, неопределённый — обратная операция к дифференцированию. В ML интеграл почти всегда означает математическое ожидание.

Differential Equations85%

Дифференциальные уравнения · Математический анализ

Уравнения, связывающие функцию с её производными. Описывают динамику — от роста популяций до обратного процесса в диффузионных моделях.

Calculus85%

Математический анализ · Основы

Производные показывают, как изменится ошибка при малом изменении параметра. Именно это делает возможным градиентное обучение.

Gradient85%

Градиент · Математический справочник

Вектор частных производных, указывающий направление наибыстрейшего роста функции.

Hessian85%

Гессиан · Математический справочник

Матрица вторых производных, описывающая локальную кривизну функции.

Backpropagation85%

Обратное распространение ошибки · Глубокое обучение

Эффективное вычисление градиентов по всем параметрам сети за один обратный проход с помощью правила цепочки.

Следующий шагДальше по связи: Limits and ContinuityПредел описывает, к чему стремится функция вблизи точки. На этом понятии держатся производная, интеграл и вся теория сходимости алгоритмов.Перейти →

Глава «Математический анализ» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.