这本书的目标是介绍自动微分的基本算法,以及流行的数学和统计函数的自动微分规则的百科全书式的集合。

自动微分是一种通用的技术,用于将函数的计算值转换为可计算导数的值。导数计算只给用于计算函数值的每个操作增加一个常数的开销,因此可微函数与原始函数具有相同的复杂度阶数。在描述了自动微分的标准形式之后,这本书提供了一个百科全书收集的正切和伴随规则的前向模式和后向模式自动微分,涵盖了最广泛使用的标量,向量,矩阵和概率函数。附录包含正向模式、反向模式和混合模式自动区分的工作示例代码。

成为VIP会员查看完整内容
100

相关内容

【硬核书】不完全信息决策理论,467页pdf
专知会员服务
351+阅读 · 2020年6月24日
【实用书】Python机器学习Scikit-Learn应用指南,247页pdf
专知会员服务
264+阅读 · 2020年6月10日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
234+阅读 · 2020年5月21日
【经典书】贝叶斯编程,378页pdf,Bayesian Programming
专知会员服务
247+阅读 · 2020年5月18日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
259+阅读 · 2020年5月17日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月15日
【经典书】Python数据数据分析第二版,541页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年3月12日
【新书】傻瓜式入门深度学习,371页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年12月28日
100行Python代码,轻松搞定神经网络
大数据文摘
4+阅读 · 2019年5月2日
资源 | 《数字图像处理》高清中文PDF
AI科技评论
33+阅读 · 2019年2月16日
从张量到自动微分:PyTorch入门教程
论智
9+阅读 · 2018年10月10日
R语言之数据分析高级方法「时间序列」
R语言中文社区
17+阅读 · 2018年4月24日
新手|TensorFlow实现神经网络入门篇!
全球人工智能
9+阅读 · 2017年11月17日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
Learning to Importance Sample in Primary Sample Space
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月22日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
【硬核书】不完全信息决策理论,467页pdf
专知会员服务
351+阅读 · 2020年6月24日
【实用书】Python机器学习Scikit-Learn应用指南,247页pdf
专知会员服务
264+阅读 · 2020年6月10日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
234+阅读 · 2020年5月21日
【经典书】贝叶斯编程,378页pdf,Bayesian Programming
专知会员服务
247+阅读 · 2020年5月18日
Python导论,476页pdf,现代Python计算
专知会员服务
259+阅读 · 2020年5月17日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月15日
【经典书】Python数据数据分析第二版,541页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年3月12日
【新书】傻瓜式入门深度学习,371页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年12月28日
相关资讯
相关论文
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
Learning to Importance Sample in Primary Sample Space
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月22日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
微信扫码咨询专知VIP会员