序言：在训练一个神经网络时，梯度的计算是一个关键的步骤，它为神经网络的优化提供了关键数据。但是在面临复杂神经网络的时候导数的计算就成为一个难题，要求人们解出复杂、高维的方程是不现实的。这就是自动微分出现的原因，当前最流行的深度学习框架如PyTorch、Tensorflow等都提供了自动微分的支持 ...

[源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 目录 [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 编码历史 1.2 如何应用 ...

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 ...

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 ...