Use multiple arguments instead of a tuple for pushforward and pullback function?
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
まず、既存の pushforward および pullback インターフェースと、AbstractDifferentiation.jl pull request #51 で参照されているタプル処理の例を確認します。単一引数のタプル関数のサポートを維持したまま、複数の引数でタプル引数を置き換えられるかを判断します。API の方向性と実装範囲について合意できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
It seems annoying that the pushforward and pullback function accept tuples of co-tangents instead of multiple arguments. Is there a compelling reason for doing so or was this a design decision that could be changed? In my opinion the main annoyance is that one has to handle the case of tuples of length 1 in a special way (as e.g. in https://github.com/JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl/pull/51) (it also makes it impossible to work with actual single-argument functions that take a tuple as only argument but maybe this is not needed anyway). Arguably it is also cleaner to provide multiple arguments as, well, multiple arguments instead of a tuple.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 139
- フォーク
- 18
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl のほかの issue
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100
JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl#132 · コメント 1 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100
JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl#131 · コメント 2 件 · リアクション 1 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100
JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl#129 · コメント 1 件 ·
-
feature
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100
JuliaDiff/AbstractDifferentiation.jl の issue をすべて見る
似ている issue
-
lux
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
JuliaGraphs/GraphNeuralNetworks.jl#732 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
erfinv(::Float16) and erfcinv(::Float16) are wrong for abs(x) <= 0.75 (erfinv(Float16(0)) == 0.2201)オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
JuliaMath/SpecialFunctions.jl#571 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 74/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 67/100