引言 可微编程（Differentiable Programming）是深度学习领域的一个新兴概念，旨在将传统编程中的数学模型（如微分方程）与深度学习模型结合，构建出更加灵活、可解释的模型。这一技术为物理模拟、科学计算等领域带来了新的可能性，使得深度学习不仅能够进行预测，还能融入复杂的物理规律进行精确模拟。本篇博文将探讨可微编程的基本原理、常见应用场景，特别是在物理模拟中的实践，以及未来的发展方

点击关注上方“AI公园”，并“星标”公号 技术硬文，第一时间送达！ AI公园 AutoAssign：以52.1%的AP成就最强Anchor-free目标检测网络！用于密集目标检测的可微标签分配，模型表现SOTA！优于所有现有的一级检测器，如ATSS、FreeAnchor和FCOS等网络，注：并没有成功收录到ECCV 2020。 作者团队：旷视研究院 1 摘要 在本文中，我们提出了一种具有完全d

因为雅克比矩阵给出了有效的计算方法，因此我们知道通常的偏导存在就意味着导数 Df Df存在。不幸的是这结论在一般情况下是不成立的，例如将 f:R2→R f:R^2\to R 定义为 y=0,f(x,y)=x;x=0,f(x,y)=y; y=0,f(x,y)=x;x=0,f(x,y)=y;其余情况下 f(x,y)=1 f(x,y)=1，那么 ∂f/∂x,∂f/∂y \partial f/\parti

文章目录 连续函数、可微函数的重要结论梳理总结细节1.有界性定理2.最值定理3.介值定理4.中值定理5.洛必达法则6.泰勒公式 本篇文章适合个人复习翻阅，不建议新手入门使用 连续函数、可微函数的重要结论梳理 总结 在数学分析一中，关于闭区间上的连续函数，我们用区间套公理可获得一系列结论 区间套定理 ⇒ \Rightarrow ⇒ 有界性定理 ⇒ \Righta

结论（一元函数范畴内） 可导与连续的关系：可导必连续，连续不一定可导； 可微与连续的关系：可微与可导是一样的； 可积与连续的关系：可积不一定连续，连续必定可积； 可导与可积的关系：可导一般可积，可积推不出一定可导；   这个就不多说了。。。   下面是多元函数的关系   先上图 很显然函数连续，可导，可微和偏导数连续的关系可以从图中看出 函数连续不一定的函数可微（例子：y=|x|

文章目录 背景想法： Weighted least-squares fitting方法： Backpropagating through the fitting procedure.温习之前的基础前向传播反向传播 总结 背景 想做一个端到端训练的模型，将最小二乘嵌入其中。因此有了这系列文章。 想法： Weighted least-squares fitting 我们想把“最小

文章目录 一、论文关键信息二、基础概念三、主要内容1. Motivations2. Insights3. 解决方案的关键 四、总结 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、论文关键信息 论文标题：Large-Scale Differentiable Causal Discovery of Factor Graphs 会议