Métodos potenciales de prospección, FCAG, 2024.
Un breve ejemplo de la poderosa herramienta diferenciación automática. La diferenciación automática es el corazón de casi cualquier plataforma para realizar aprendizaje automático en la actualidad.
Con la diferenciación automática podemos obtener derivadas parciales de cualquier función diferenciable con respecto a sus parámetros.
En esta notebook, queremos calcular la derivada repecto a $x$ de $f(x)=x^2$ en $x=3$. Claramente, el resultado es $2\times3=6$.
Empleamos el software JAX.
import jax
import jax.numpy as jnp
x = 3.
# Función x**2:
def fun(x):
return x**2
dfdx = jax.grad(fun) # código para la derivada de la subrutina
print(f"dfdx(x={x}) = {dfdx(x)} ") # evaluamos la derivada en x = 3
Eso es todo por hoy.