Julia 自动微分技术详解(Automatic Differentiation)

自动微分（Automatic Differentiation，简称AD）是现代计算科学中的一个重要工具，它为优化、机器学习和数值计算等领域提供了精确且高效的梯度计算。在R语言中，autodiffr库就是这样一个专门用于自动微分的工具，它...

三角洲 这个项目实现了一些可微分的基础操作，通过这些基础操作，我们可以轻松地构建任意复杂的神经网络模型，用户只需要定义好网络结构，优化器，损失函数，就可以轻松训练自己的网络。 示例代码一 测试ReLU激活函数 m = [ 1. - 2. ; - 3. 4. ; 5. - 6. ] # 包裹精度为 float64 的 CPU 数组为可微变量 x = Variable (m; keepsgrad = true , type = Array{Float64}) # 对可微变量进行激活操作 y = relu (x) # 手动指定损失值对激活变量的梯度 y . delta = [ - 0.1 0.2 ; 0.3 0.4 ; 0.5 0.6 ] # 反向传播 backward () print (x . delta) # [-0.

ForwardDiff.jl ForwardDiff使用正向模式自动微分（AD）实现方法以获取本机Julia函数（或实际上是任何可调用对象）的导数，渐变， Jacobian ， Hessian和高阶导数。 尽管性能可能会因您评估的功能而异，但是ForwardDiff实施的算法在速度和准确性方面通常都优于非AD算法。 这是一个简单的示例，显示了运行中的包： julia > using ForwardDiff julia > f (x :: Vector ) = sum (sin, x) + prod (tan, x) * sum (sqrt, x); julia > x = rand (