自动微分原理与示例机器学习的同学在学习过程中会经常遇到一个问题,那就是对目标函数进行求微分,线性回归这类简单的就不说、复杂的如神经网络类那些求导过程。本文介绍了五种微分方式,最后两种才是自动微分。前两种方法求出了原函数对应的导函数,后三种方法只是求出了某一点的导数。假设原函数是f(x,y ...
简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent autograd sympy 在各种机器学习 深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种:手动微分法 数值微分法 符号微分法 自动微分法,这里分别简单走马观花 hello world式 的介绍下下面几种微分框架 sympy 强大的科学计算库,使用的是符号微分,通过生成符号表达式进行求导 求得的导数不一定为最简的,当函数较为复杂时所生 ...
2019-08-29 07:52 0 2069 推荐指数:
自动微分原理与示例机器学习的同学在学习过程中会经常遇到一个问题,那就是对目标函数进行求微分,线性回归这类简单的就不说、复杂的如神经网络类那些求导过程。本文介绍了五种微分方式,最后两种才是自动微分。前两种方法求出了原函数对应的导函数,后三种方法只是求出了某一点的导数。假设原函数是f(x,y ...
梯度下降法(Gradient Descendent)是机器学习的核心算法之一,自动微分则是梯度下降法的核心; 梯度下降法用于求损失函数的最优值,前面的文章中我们说过梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭代求得极值;但是在机器学习、深度学习中很多求导往往是很复杂的,手动使用 ...
本文介绍了五种微分方式,最后两种才是自动微分。 前两种方法求出了原函数对应的导函数,后三种方法只是求出了某一点的导数。 假设原函数是$f(x,y) = x^2y + y +2$,需要求其偏导数$\frac{\partial f}{\partial x}$和$\frac{\partial f ...
深度学习利器之自动微分(2) 目录 深度学习利器之自动微分(2) 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 自动微分 2.1 分解计算 2.2 计算模式 2.3 样例 2.4 ...
学习机器学习的同学在学习过程中会经常遇到一个问题,那就是对目标函数进行求微分,线性回归这类简单的就不说、复杂的如神经网络类那些求导过程的酸爽。像我还是那种比较粗心的人往往有十导九错,所以说自动求导就十分有必要了,本文主要介绍几种求导的方式。假设我们的函数为\(f(x,y)=x^2y+y+2 ...
深度学习利器之自动微分(1) 目录 深度学习利器之自动微分(1) 0x00 摘要 0.1 缘起 0.2 自动微分 0x01 基本概念 1.1 机器学习 1.2 深度 ...
就是 back propagation (BP)算法。BP算法可以认为是自动微分(Automatic Differ ...
核心: 注意: dx==der ta x 微分的定义: 微分的几何意义: 写法: 微分的基本法则: 直接 先求导数 然后就那样 复合函数求微分同理 求原函数: 直接看形式,最后 / 或者 X +C ...