This document presents a new C++ Automatic Differentiation (AD) tool, AD-HOC (Automatic Differentiation for High-Order Calculations). This tool aims to have the following features: -Calculation of user specified derivatives of arbitrary order -To be able to run with similar speeds as handwritten code -All derivatives calculations are computed in a single backpropagation tree pass -No source code generation is used, relying heavily on the C++ compiler to statically build the computation tree before runtime -A simple interface -The ability to be used \textit{in conjunction} with other established, general-purpose dynamic AD tools -Header-only library, with no external dependencies -Open source, with a business-friendly license


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反向传播一词严格来说仅指用于计算梯度的算法,而不是指如何使用梯度。但是该术语通常被宽松地指整个学习算法,包括如何使用梯度,例如通过随机梯度下降。反向传播将增量计算概括为增量规则中的增量规则,该规则是反向传播的单层版本,然后通过自动微分进行广义化,其中反向传播是反向累积(或“反向模式”)的特例。 在机器学习中,反向传播(backprop)是一种广泛用于训练前馈神经网络以进行监督学习的算法。对于其他人工神经网络(ANN)都存在反向传播的一般化–一类算法,通常称为“反向传播”。反向传播算法的工作原理是,通过链规则计算损失函数相对于每个权重的梯度,一次计算一层,从最后一层开始向后迭代,以避免链规则中中间项的冗余计算。
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