differentiation专题

请解释TensorFlow中的自动微分(Automatic Differentiation)是如何工作的。如何使用TensorFlow进行分布式训练?

请解释TensorFlow中的自动微分(Automatic Differentiation)是如何工作的。 TensorFlow中的自动微分(Automatic Differentiation)是一个强大的工具,它使得计算和优化复杂函数的梯度变得简单而高效。自动微分是TensorFlow进行深度学习模型训练的核心部分,因为梯度下降等优化算法需要知道损失函数相对于模型参数的梯度。 自动微分在Ten

Pure Mathematics 4-Differentiation(微分)

5.1 Parametric differentiation Prior knowledge(预备知识) P4的课本提到预备知识是P1的4.1和4.3 ①P1的4.1和4.3里面其实没有引入 t t t参数。只讲了函数曲线和坐标轴交点(coordinate axes)。 ②此处Prior knowledge直接出现了 x = f ( t ) = 3 t 2 − 5 t x=f(t)=3t^2-

自动求导的原理(Autograd, Auto Differentiation)

知乎话题 TensorFlow的求导,实际上是先提供每一个op求导的数学实现(人手工写的函数代码),然后使用链式法则自动求出整个表达式的导数。 op的forward和backward,都是用矩阵做输入和输出的,便于GPU调库加速。 很好的示例代码: miniflow; 开源计算图示例(1);开源计算图示例(2);开源计算图示例(3) 四种求导方式的介绍;论文:Automatic Dif

台湾国立大学郭彦甫Matlab教程笔记(16) 数值微分 numerical differentiation

台湾国立大学郭彦甫Matlab教程笔记(16) 数值微分 numeric differentiation 复习:diff()函数用来计算vector前后 entry的差异 数值微分继续 various step size 不同Δx大小 不同Δx大小,看近似值和真正函数值之间的差异大不大。 看题目,用不同的h值计算函数f(x)=sin(x)的导数,画出图形 The derivatives

台湾国立大学郭彦甫Matlab教程笔记(14)polynomial differentiation多项式微分

台湾国立大学郭彦甫Matlab教程笔记(14) today: polynomial differentiation and integration多项式微分与积分 numerical differentiation and integration数值微分与积分 Differentiation微分 1.the derivative of a function f(x) is written a