This version contains the introduction and conclusion of my PhD thesis, "Freely Generated Categorical Structures and Automatic Differentiation", together with its English and Dutch summaries. The full thesis consists of an introductory chapter, six joint research papers, and a concluding chapter, developed during my PhD studies at Utrecht University under the supervision of Gabriele Keller and Matthijs Vákár. The research papers are available separately and are not reproduced here. The introduction presents the scope of the thesis, explains the contributions of the six papers and their connections, and introduces the categorical foundations of our approach. The guiding idea is that programming languages, viewed as freely generated categorical structures, provide a principled setting for constructing structure-preserving program transformations and proving their correctness. Automatic differentiation supplies the central application: we study forward- and reverse-mode differentiation for expressive typed languages, including higher-order functions, recursive types, iteration and partiality. The semantic requirements of these transformations also motivate independent mathematical results on free distributive and extensive categories, cartesian closedness, and Grothendieck constructions. The conclusion brings these contributions together, discusses their limitations, and outlines further directions. Throughout, the thesis develops a dialogue between theory and practice: categorical semantics guides the construction of reliable and practically useful program transformations, while the demands of computation lead to new categorical structures and results.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

人类世界能够赋予的最高学历,一般被视为进入科研领域和学术圈的门槛。
综述 | Deep Academic Survey:有状态闭环综述自动化
专知会员服务
13+阅读 · 8月19日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月9日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
4+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
综述 | Deep Academic Survey:有状态闭环综述自动化
专知会员服务
13+阅读 · 8月19日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员