Quelle est la notion de graphes computationnels?

Un graphique de calcul est une structure de données représentant des calculs sous forme de graphe, où les nœuds sont des opérations ou des fonctions, et les arêtes sont les données transmises entre eux. Dans le contexte de l'apprentissage automatique et des frameworks (par exemple, TensorFlow), les graphes de calcul permettent d'optimiser et d'exécuter efficacement des calculs complexes, tels que la différenciation et l'exécution parallèle.

Par exemple, lors de l'entraînement d'un réseau de neurones, le graphique de calcul décrit une séquence d'opérations : multiplication de matrices, addition, application de fonctions d'activation, etc. Cela permet au framework de calculer automatiquement les gradients et d'optimiser les paramètres du modèle.

Ainsi, la notion de graphes de calcul aide à structurer et optimiser les calculs en ML et dans d'autres domaines.