バイオインフォマティクスツール･パッケージを自作する
Previous
計算機を利用した各種微分手法の紹介 @ Bio”Pack”athon2024#1
Next
Click here to see the videos in the course.
この動画が再生されない場合は、YouTubeでご覧ください。https://youtu.be/oUMi0mnVQcI
計算機を利用した各種微分手法の紹介 @ Bio”Pack”athon2024#1
2024年1月24日に開催されたBio"Pack"athon 2024 #1から、露崎 弘毅氏による「計算機を利用した各微分手法の紹介」をお送りします。微分は機械学習のモデルのパラメーター最適化など、現在のデータサイエンスにおいて必須の数学的な道具ですが、従来は人の手により行われていました。近年、この微分を計算機上で行うものとして、記号微分、数値微分、自動微分といった微分手法が利用可能となっています。本講演では、これらの解説に加えて、実際にこれらの計算を行うPythonパッケージであるSymPy, NumPy, PyTorchの使い方を紹介しています。
この講演動画は、Bio”Pack”athon（バイオパッカソン）からご寄託いただきました。 Bio”Pack”athonでは、以下のような活動をしています。
- ・パッケージ開発に関するミートアップ(月一開催)
- ・日本語によるパッケージング教材の拡充化
- ・Bioconductorへの登録サポート
Highlights
- 00:12 1. 目次
- 00:59 2. 微分とは
- 02:57 3. 様々な関数の微分
- 03:54 4. 微分可能性（関数の滑らかさ）
- 06:44 5. 機械学習と微分
- 10:17 6. 記号微分
- 11:50 7. 各種数式処理パッケージ
- 14:50 8. 記号微分のデメリット
- 16:20 9. 数値微分
- 18:33 10. 前方差分、後方差分、中心差分
- 20:00 11. 各種数値微分パッケージ
- 20:27 12. RNA Velocity解析への応用（velodyn）
- 24:47 13. 質問タイム（前半）
- 25:56 14. 自動微分
- 27:11 15. 補足: チェーンルール（連鎖律）
- 28:48 16. 補足: 計算グラフ
- 32:31 17. 自動微分（ボトムアップ型）の手順
- 37:00 18. 自動微分（トップダウン型）の手順
- 37:33 19. ボトムアップ型とトップダウン型の比較
- 39:59 20. 各種自動微分パッケージ
- 40:40 21. 機械学習、誤差逆伝播法（Backpropagation）との関連
- 42:29 22. Define-and-RunとDefine-by-Run
- 45:44 23. 雑感
- 47:44 24. Pythonパッケージ・ノートブックを用いたデモ
- 54:37 25. まとめ
Download the video file
240130_tsuyuzaki.mov