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10_Wiki/Topics/AI/Differentiable Programming.md

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 id: P-REINFORCE-AI-DIF-PROG
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.98
 tags: [Differentiable Programming, AI, JAX, PyTorch, Optimization]
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[Differentiable-Programming]] (미분 가능한 프로그래밍)
+# Differentiable-Programming (미분 가능한 프로그래밍)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "프로그램 자체가 학습의 대상이다." 조건문, 루프, 라이브러리 함수까지 모두 조절 가능한 파라미터로 보고, 경사 하강법(Gradient Descent)으로 프로그램을 최적화하는 혁명적 패러다임이다.
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 - 모든 로직을 미분 가능하게 만들기는 어렵다(특히 불연속적인 이산적 선택). 이를 해결하기 위해 `Reinforce` 기법이나 `Gumbel-Softmax` 같은 트릭을 써서 확률적으로 미분 가능하게 연결하는 연구가 활발하다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Related: [[Deep-Reinforcement-Learning]] , [[Complexity-Theory]]
+- Related: Deep-Reinforcement-Learning , [[Complexity-Theory]]
 - Foundation: [[Computational Theory & Math/Information Theory]]