autodifferentiation
|au-to-dif-fer-en-ti-a-tion|
🇺🇸
/ˌɔːtoʊdɪfərenʃiˈeɪʃən/
🇬🇧
/ˌɔːtəʊdɪfərenʃiˈeɪʃən/
automatic computation of derivatives
導関数を自動で計算すること
語源
「autodifferentiation」はギリシャ語とラテン語に由来する。接頭辞の「auto-」はギリシャ語の「autos」で「自己」を意味し、「differentiation」はラテン語の「differentia」から来て「差・違い」を意味する。
「autodifferentiation」は現代英語で「auto-」と「differentiation」の合成語として発展した。計算数学の分野で20世紀に「automatic differentiation（自動微分）」という名称で定着し、プログラミングや機械学習の文脈で短縮形の「autodifferentiation」や「autodiff」が使われるようになった。
もともとは各要素が「自己」「差」を意味していたが、時代とともに合成語は「導関数を自動的に計算する手法」を指す専門用語へと意味が変化した。
品詞ごとの意味
名詞 1
a computational technique (also called automatic differentiation or "autodiff") that evaluates exact derivatives of functions represented by computer programs by systematically applying the chain rule to elementary operations; widely used to compute gradients in optimization and machine learning.
コンピュータプログラムで表現された関数の導関数を（基本演算に対してチェーンルールを系統的に適用して）自動的に正確に求める手法（自動微分）。最適化や機械学習での勾配計算に広く用いられる
Autodifferentiation allows frameworks to compute gradients efficiently and accurately for training neural networks.
自動微分はフレームワークがニューラルネットワークの学習のための勾配を効率的かつ正確に計算できるようにする。
同意語
反意語
最終更新時刻: 2025/11/25 03:49