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一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理

文章目录

    • 1. Manual Differentiation
    • 2. Symbolic Differentiation（符号微分）
    • 3. Numerical Differentiation（数值微分）
    • 4. Forward-Mode Autodiff（前向自动微分）
    • 5. Reverse-mode Autodiff（反向自动微分）

整理自《Hands On ML——Appendix D》，略有改动，如有不解请参考原文（感觉原文也多少有点问题）。

一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第1张图片

1. Manual Differentiation

一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第2张图片

2. Symbolic Differentiation（符号微分）

在这里插入图片描述一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第3张图片一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第4张图片一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第5张图片

3. Numerical Differentiation（数值微分）

一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第6张图片一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第7张图片一文读懂自动微分（ AutoDiff）原理_第8张图片

4. Forward-Mode Autodiff（前向自动微分）

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5. Reverse-mode Autodiff（反向自动微分）

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