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

源 自动求导 当前深度学习框架给深度学习的研究和应用带了诸多方便，其中之一就是让使用者不必关心求导计算，而是专注于于自己的工作。 那么面对复杂的网络结构，框架是如何完成求导的？ Numeratical differentiation 源 回到导数最基础的定义 df(x)dx=f(x+h)−f(x)hdf(x)dx=f(x+h)−f(x)h \frac{df(x)}{dx} = ...

自动求导–GradientTape TensorFlow提供了一个专门用来求导的类GradientTape，可以形象的理解为记录梯度数据的磁带，通过它可以实现对变量的自动求导和监视。 GradientTape类实现了上下文管理器，它能够监视with语句块中所有的变量和计算过程，并把它们自动记录在梯度带中。 with GradientTape() as tape: 函数表达式 grad = tape.gradient(函数，自变量) GradientTape()是GradientTape类的构造函数 首先

介绍 `PyTorch` 的自动求导机制，包括计算图、反向传播和梯度计算的原理及实现。

前言：构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外，后面有时间会写一下tens...

自动求导机制以及线性回归的初体验

文章目录神经翻译笔记3扩展b. 自动微分引言自动微分不是什么自动微分不是数值微分自动微分不是符号微分自动微分及其主要模式前向模式（Forward mode）二元数后向模式（Backward mode）自动微分与机器学习基于梯度的优化神经网络、深度学习与可微分编程实现陷阱性能扰动混淆数值计算的陷阱近似问题实现方法TensorFlow的实现静态图模式梯度计算函数动态图模式 神经翻译笔记3扩展b. 自动...

©作者 |清川单位 |上海交通大学博士生研究方向 |联邦学习、端云协同推断写在前面深入浅出，在计算机教材界被用滥的词，总是继承着领域小白的初心和梦想。顾名思义，它既意味着理解得透彻，又要求复述得通俗。如果说复述是大名鼎鼎的费曼学习法的精髓，那么复刻便是其在程序世界最恰当的对应概念。君不见深度学习水涨船高，计算框架层出不穷。想要深入浅出这些框架，何不亲自动手复刻个轮子？自动求导机制是神经网络计...

这篇博客介绍的内容是pytorch深度学习框架中最重要的内容之一，如果想要成为pytorch大佬的话，这篇博客你绝对不能错过，本人亲自复现使用过代码，获益良多，希望能帮到大家。这个代码呢也不是我写的，我自己加了些个人的理解上去，如果有不妥的地方，希望大家不吝赐教，话不多说，上车吧骚年~ #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: ...

PyTorch中的自动求导介绍

y2XTX从入门到放弃说的就是这两节课~~~

知乎上看到一个回答，说是自己学习神经网络的时候都是自己对公式求导，现在常见的DL库都可以自动求导了。这个想必实现过神经网络的同学都有体会，因为神经网络的back-propagation算法本质上就是求导链式法则的堆叠，所以学习这部分的时候就是推来推去，推导对了，那算法你也就掌握了。粗粗一想，只要能把所有操作用有向图构建出来，通过递归去实现自动求导似乎很简单，一时兴起写了一些代码，整理成博客记录一下。

轻松学习自动求导