该团队引入了一种新的可微编程(∂P)形式的计算基础结构，它可以计算模型梯度，并将自动微分集成到语言中作为一种一流的特性。程序员可以直接用 Julia 编程语言和 microProgramming 编写模型。
该系统几乎支持所有的编程语言(Python，R，Julia 等)，并能构造和编译高性能代码，而不需要任何用户干预或重构来进行计算。这使程序员能够使用现有的 Julia 科学计算包构建深度学习模型，并有效地实现梯度计算。
可微编程是一种编程范式，其中程序可以完全区分。基于提供的数据集，神经网络自动学习从输入数据 X 到最终操作结果 Y (都是整个程序)的映射；或者结合程序员提供的高级代码，神经网络作为中间函数来完成整个程序。
Facebook 首席人工智能科学家 Yann LeCun 对可微编程的使用发表了评论：
人们现在正在通过组装参数化功能块网络，并通过使用某种形式的基于梯度的优化，从实例中训练它们，从而构建一种新的软件。
作为机器学习和科学计算学科共同共享基础设施的基础，这种可微的编程系统通过使用相同的技术来区分两个领域中的程序，允许新的应用程序将各个领域结合起来。研究人员展示了与现有的 ML 框架相同的性能，用于深度学习模型(在 CPU、GPU 和 TPU 上)和增强学习。可微编程也可以扩展到其他科学计算领域，例如神经 SDE 和量子机器学习。
论文 ∂P：在 ARXV 上完成的桥梁机械学习与科学计算的可差异编程系统
Y Combinator 的研究员 Michael Nielsen 在推特上表示，他希望这篇新论文是探索这个方向的趋势的一部分。特斯拉人工智能(Tesla AI)董事 Andrej Karpathy 在推特对 Nielsen 的说：
我们将堆栈向上移动一点，而不是编写显式的、完全定义的程序，而是编写一个程序的粗略草图“管道”(由某个θ参数化的管道)，如果您有一个可评估的度量，则通过优化来选择管中的最佳点。
来源：medium
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