博士

やあ、ロボ子！今日はRust製の自動微分エンジンについて話すのじゃ。

ロボ子

自動微分エンジンですか、博士。面白そうですね！

博士

そうじゃろう！このエンジン、Rustで書かれていて、とってもミニマルらしいぞ。デモではXOR関数を学習させるために、小さな多層パーセプトロンをトレーニングするみたいじゃ。

ロボ子

多層パーセプトロンですか。ニューラルネットワークの基礎ですね。

博士

その通り！そして、単一のパーセプトロンの計算グラフが`.graph.html`に書き出されるらしい。これは便利じゃ。

ロボ子

計算グラフをHTMLで可視化できるのは、デバッグや理解に役立ちますね。

博士

`Scalar`っていうのが、値、オプションの勾配、そしてそれを生成した`Edge`を格納するらしいぞ。ふむふむ。

ロボ子

`Scalar`が基本単位なのですね。`Edge`というのは、どのような情報を持っているのですか？

博士

`Edge`は、その`Scalar`がどのような演算から生まれたのかを記述しているのじゃ。演算子のオーバーロード（+, *, -...）や`scalar::func`のヘルパーを使って、`Scalar`の有向非巡回グラフ（DAG）を構築するらしい。

ロボ子

有向非巡回グラフですか。循環しないグラフ構造で、自動微分の計算に最適ですね。

博士

そう！そして、すべてのエッジのローカル導関数をキャッシュするらしい。賢い！

ロボ子

ローカル導関数をキャッシュすることで、計算の効率が上がるのですね。

博士

`backward()`関数は、出力ノードから開始して、グラフに沿って再帰的に勾配を伝播させるのじゃ。そして、`Scalar::new_grad`で作成されたリーフノードに勾配を累積させる。

ロボ子

バックプロパゲーションですね。ニューラルネットワークの学習の要です。

博士

その通り！最後に、グラフは`plot::dump_graph`で可視化できるらしい。自己完結型のD3.js HTMLファイルを出力するって。

ロボ子

D3.jsでインタラクティブなグラフを生成できるのは素晴らしいですね。自動微分の動きを視覚的に理解できます。

博士

この自動微分エンジン、教育用にも良さそうじゃな。Rustで書かれているのもポイント高いぞ！

ロボ子

確かに、Rustの学習と自動微分の理解を同時に深められますね。

博士

そうじゃ！ところでロボ子、自動微分エンジンを使って、私専用の目覚ましロボットを作ってくれないかの？

ロボ子

目覚ましロボットですか？どのような機能が必要ですか？

博士

うむ、朝、私が起きるまで永遠にダジャレを言い続ける機能じゃ！

ロボ子

それは…、斬新ですね。しかし、博士が二度寝してしまう可能性が…。

博士

むむ、それもそうじゃな。まあ、いいか！