📚 The Elements of Differentiable Programming (2024) — 9 января 2026 г. в 12:13:18.231
📚 The Elements of Differentiable Programming (2024) ✍️ Авторы: Mathieu Blondel, Vincent Roulet ИИ в последние годы сделал огромный скачок: большие модели, гигабайты датасетов, мощные GPU… и теперь ещё одна магия — differentiable programming. Если коротко, это такой подход, где можно взять и прогнать градиент не только через нейронку, но и через обычный код с условиями, циклами и структурами данных. В итоге параметры программы можно оптимизировать, как веса в модели. 🔥 Авторы из Google DeepMind объясняют: 🟠 Что это не просто «берём производные из кода», а новый способ думать о программах 🟠 Как всё это связано с оптимизацией и вероятностями (авторы даже показывают аналогии между ними) 🟠 Почему у дифференцируемого кода появляется распределение вероятностей на выходах — и ты можешь измерять неопределённость результата И конечно, много про autodiff, графовые модели и градиентные методы, без которых ML уже немыслим. 👉 @bfbook