自动求导

最新推荐文章于 2025-02-15 19:03:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-15 19:03:16 发布 · 2k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
我们不生产知识，我们只是互联网的搬运工
文章标签：

#AD #autodiff

本文深入探讨了自动微分在机器学习领域的应用及其重要性，详细介绍了自动微分的基本原理、发展历程以及在训练神经网络过程中的关键作用。

《Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey》
在这里插入图片描述

Python 中 PyTorch 的自动求导机制详解
Python编程之道的博客
04-13 954
深度学习的核心任务是通过梯度下降优化模型参数，而梯度计算的效率和灵活性直接影响开发体验。PyTorch的自动求导机制（Autograd）提供了高效的梯度计算解决方案，允许开发者专注于模型逻辑而无需手动推导复杂导数。本文将从计算图理论出发，详细解析PyTorch自动求导的实现原理，涵盖核心数据结构（Tensor/Function）、动态图构建过程、反向传播算法实现及数学推导，并通过实战案例演示其在模型训练中的应用。背景知识：定义核心术语，区分静态图与动态图。
动手学深度学习6 自动求导
weixin_42831564的博客
01-18 1354
y2XTX从入门到放弃说的就是这两节课~~~
自动求导机制
邹小驴
08-14 443
自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调试。 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯...
python求导_自动求导
weixin_39995280的博客
11-29 2560
很多机器学习算法(regression, convolutional neural network etc)的训练都依赖于反向传播，反向传播通过cost function对模型从后往前依次求导从而更新参数。Tensorflow、Pytorch框架都使用了autograd。这篇文章讲述autograd其中的原理。对简单函数一阶求导可以通过手动推算的方式计算出来，但是如果要对其进行二阶，三阶...
python函数求导_python构建计算图1——简单实现自动求导
weixin_39632524的博客
11-24 693
机器学习和深度学习中比较重要的内容便是计算图，主流的框架如tensorflow，pytorch都是以计算图为主要框架。而计算图的核心便是自动求导。所谓自动求导，就是在表达式或者网络结构确定之时，其（导数）梯度便也同时确定了。自动求导听上去很玄幻，很厉害，但其本质还是有向箭头的传递，该箭头是从自变量指向最终结果。我们先定义表达式（由初等函数构造而成），在表达式构造完成之前不进行计算。完成后，传入自变...
浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义
09-17
在PyTorch中，自动求导机制是深度学习模型训练的核心部分，它允许开发者轻松地计算梯度，进而实现反向传播。`backward()`函数是这一机制的关键接口，用于计算模型参数相对于损失函数的梯度。这篇内容将深入探讨`...
关于PyTorch 自动求导机制详解
09-18
PyTorch中的自动求导机制是深度学习中的一个重要概念，它支持神经网络中的反向传播算法。PyTorch中的自动求导机制主要通过torch.autograd包来实现，它能够自动计算和存储计算图，并且能够通过反向传播自动计算梯度。...
Torch 自动求导
最新发布
一个专注于机器学习基础与实战的技术博客，内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念，记录学习过程中的思考与总结，适合机器学习爱好者和从业者参考。
02-15 1208
文章围绕 Torch 自动求导展开，全面介绍了相关知识，从链式求导法则基础，到传统求导方法对比，再深入自动求导原理与实践。
自动求导及实现
08-04 419
自动求导 在我们计算 y 关于 x 的梯度之前，我们需要一个地方来存储梯度。 重要的是，我们不会在每次对一个参数求导时都分配新的内存。 import torch #创建变量x并为其分配一个初始值。、 x=torch.arange(4.0,requires_grad=True) print(x) print(x.grad) #x是一个长度为4的向量，计算x和x的内积，得到了我们赋值给y的标量输出 y=2*torch.dot(x,x) print(y) #接下来，我们可以通过调用反向传播函数来自动计算y关于
pytorch怎么设置模型参数初始值_pytorch自动求导Autograd系列教程（一）
weixin_39568781的博客
11-22 906
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...
自动求导实现
m0_56065966的博客
10-21 425
轻松学习自动求导
AD自动求导算法
onlyyoujojo的博客
01-04 1157
在后面的前向反向积累会用到。AD需要用到中间变量的导数，所以Jacobian matrix就是来计算这些的。
【Ceres】（一）自动求导（AutomaticDiff）
陋室逢雨
07-09 7011
g2o中如果没有定义这个边的linearizeOplus()，就会调用数值求导。但是g2o的数值求导比较慢，效果较差。所以下面探讨在g2o中嵌入ceres的自动求导，避免复杂的雅可比矩阵的推导。 参考：http://ceres-solver.org/automatic_derivatives.html 先看一下数值求导与自动求导的区别： We will now consider aut...
自动求导实现与可视化
2401_85327249的博客
06-12 978
micrograd为一个自动梯度引擎，其实现了反向传播算法，用于学习理解深度学习中的自动求导原理。自动求导无论再传统的机器学习中还是深度学习或是目前非常热门的大语言模型GPT中其都是非常重要基础部分。
python 实现自动求导
baidu_15020137的博客
08-28 933
求导的过程可以看做是二叉树的形式的计算图（两个输入得到一个输出，输出在与其他输入得到另一个中间输出，以此类推直到计算结束），从二叉树的根节点开始计算导数/梯度 直接上代码 class Tensor: __module__ = 'builtins' def __init__(self, data, left=None, right=None, op = None, name=None, dtype=None): self.data = data
自动求导（正、反向传播）
qq_58317297的博客
06-22 565
5、一般对于输入数据会先正向计算结果，再反向计算梯度，正向计算时会保存所有的中间变量，计算梯度的时候已经有了abz的具体值了，直接带入就能得到导数，比如dz/db=2b。4．一般调用反向传播计算梯度都是标量，若遇到向量*向量的情况（即y也为向量）可以先求sum转化为标量再调用反向传播求梯度，如下图x.grad==2*x。5．u=y.detach()此处表明，将u当作一个常数，而非关于x的函数，求导自然为常数u，如上图中z.sum().backward()y=2*torch.dot(x,x)#内积。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

颹蕭蕭

白嫖？

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值