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使用可微分 Forth 解释器编程 (2016)
Programming with a Differentiable Forth Interpreter (2016)
进阶 · 约 90 分钟读完前置知识：可微分编程、Forth 语言基础、神经网络训练
导读
这篇论文提出了一个端到端可微分的 Forth 解释器，允许程序员编写带有“空槽”的程序骨架，槽中的行为可以通过输入输出数据训练得到，并用梯度下降在用户指定的目标上直接优化。这为“程序 + 神经网络”混合编程提供了一条路径。
HN 关注点：可微分编程这一方向：把传统编程语言与神经网络结合，讨论焦点是这种“用梯度下降代替手工设计算法”的思路到底能取得什么实际成果。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 2
质疑认可思路巧妙，但质疑机器学习合成算法至今缺乏实际成功案例
“针对编程语言 Forth 的端到端可微分解释器，让程序员可以编写带有空槽的程序骨架，槽中的行为由程序输入输出数据训练填充，可通过梯度下降在用户指定目标上直接优化。”——很巧妙。不过“机器学习生成算法”这个方向到底有什么实际成果？这个话题时不时出现，但我真说不出什么成功的例子。
MaxBarraclough查看英文原文
> end-to-end differentiable interpreter for the programming language Forth which enables programmers to write program sketches with slots that can be filled with behaviour trained from program input-output data. We can optimise this behaviour directly through gradient descent techniques on user-specified objectives Neat. What sort of things have been achieved with machine-learning over algorithms, though? I've seen the topic crop up now and then, but I couldn't name any real successes.
补充追问技术细节：它能否创造新算法，还是只在预定义子程序中做选择
这种过程式语言 + 神经网络架构的组合，是允许对 FORTH 词进行随机修改，还是只能随机调用预定义子程序并给参数赋随机值？随机修改/创造算法听起来像 Doug Lenat 的 Eurisko；给预定义子程序随机赋参则像 Prolog 这类约束传播语言。随机选用一组预定义子程序，倒有点像在多个算法之间做负载均衡的系统。
whitten查看英文原文
So does this combination procedural language + neural net architecture allow random modification of FORTH words or does it only allow random use of pre-defined subroutines with random values for parameters? Random modification / creation of random algorithms sounds like Doug Lenat's Eurisko. The use of random values for parameters in a pre-defined subroutine sounds like a contraint propagation language like Prolog. I guess the random use of a pre-defined set of subroutines is similar to a system that does load balancing for choice between various algorithms instead of different machines.
支持认为这标志着从手工设计算法转向梯度下降自动演化程序的范式转变
最近读到一篇博客观点：我们可能正迎来“应用数学之冬”——不再为特定问题精心设计算法，而是把随机梯度下降应用到计算图上，让它演化出能解决训练数据所定义问题的程序。激动人心的时代。
hacker42查看英文原文
I've forgotten where, but I've recently read a blog post/opinion that we might be encountering the dawn of an applied mathematics winter. Instead of meticulously crafting algorithms for particular problems, we just apply stochastic gradient descent to a computational graph to evolve whatever program solves the problem defined by some training data. Exciting times.
补充补充相关资料链接，并请求对可微分编程的通俗解释
2016 年的讨论帖在这里：https://news.ycombinator.com/item?id=11766092。我还找到一篇关于可微分编程的文章：https://pseudoprofound.wordpress.com/2016/08/03/differentiable-programming/，不过非常希望能有人给个基础性的 TL;DR。
exikyut查看英文原文
Discussion from 2016: https://news.ycombinator.com/item?id=11766092 I also found this article on differentiable programming: https://pseudoprofound.wordpress.com/2016/08/03/differentiable-programming/ but a foundational TL;DR would be highly appreciated.
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
- 评论区提到的论文
历次讨论
- 2016Hacker News 讨论帖97 分 · 15 评
- 2018Hacker News 讨论帖104 分 · 23 评
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