序言：在訓練一個神經網絡時，梯度的計算是一個關鍵的步驟，它為神經網絡的優化提供了關鍵數據。但是在面臨復雜神經網絡的時候導數的計算就成為一個難題，要求人們解出復雜、高維的方程是不現實的。這就是自動微分出現的原因，當前最流行的深度學習框架如PyTorch、Tensorflow等都提供了自動微分的支持 ...

[源碼解析]深度學習利器之自動微分(3) --- 示例解讀 目錄 [源碼解析]深度學習利器之自動微分(3) --- 示例解讀 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 編碼歷史 1.2 如何應用 ...

梯度下降法（Gradient Descendent）是機器學習的核心算法之一，自動微分則是梯度下降法的核心； 　　梯度下降法用於求損失函數的最優值，前面的文章中我們說過梯度下降是通過計算參數與損失函數的梯度並在梯度的方向不斷迭代求得極值；但是在機器學習、深度學習中很多求導往往是很復雜的，手動使用 ...

本文介紹了五種微分方式，最后兩種才是自動微分。 前兩種方法求出了原函數對應的導函數，后三種方法只是求出了某一點的導數。 假設原函數是$f(x,y) = x^2y + y +2$，需要求其偏導數$\frac{\partial f}{\partial x}$和$\frac{\partial f ...

深度學習利器之自動微分(2) 目錄 深度學習利器之自動微分(2) 0x00 摘要 0x01 前情回顧 0x02 自動微分 2.1 分解計算 2.2 計算模式 2.3 樣例 2.4 ...

學習機器學習的同學在學習過程中會經常遇到一個問題，那就是對目標函數進行求微分，線性回歸這類簡單的就不說、復雜的如神經網絡類那些求導過程的酸爽。像我還是那種比較粗心的人往往有十導九錯，所以說自動求導就十分有必要了，本文主要介紹幾種求導的方式。假設我們的函數為\(f(x,y)=x^2y+y+2 ...

深度學習利器之自動微分(1) 目錄 深度學習利器之自動微分(1) 0x00 摘要 0.1 緣起 0.2 自動微分 0x01 基本概念 1.1 機器學習 1.2 深度 ...

核心： 注意： dx==der ta x 微分的定義： 微分的幾何意義： 寫法： 微分的基本法則： 直接 先求導數 然后就那樣 復合函數求微分同理 求原函數： 直接看形式，最后 / 或者 X +C ...