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Haskell 有反向模式自动微分的工作实现吗?
我见过的 Haskell 中最相关的实现是前向模式http hackage haskell org packages archive fad 1 0 doc html Numeric FAD html http hackage haskel
Haskell
automaticdifferentiation
张量流在梯度计算过程中如何处理不可微节点?
我理解自动微分的概念 但找不到任何解释张量流如何计算不可微函数的误差梯度 例如tf where在我的损失函数中或tf cond在我的图表中 它工作得很好 但我想了解张量流如何通过这些节点反向传播误差 因为没有公式可以计算它们的梯度 如果是t
python
tensorflow
backpropagation
automaticdifferentiation
为什么 C++ 编译器不做更好的常量折叠?
我正在研究加速大部分 C 代码的方法 该代码具有用于计算雅可比的自动导数 这涉及在实际残差中做一些工作 但大部分工作 基于分析的执行时间 是计算雅可比矩阵 这让我感到惊讶 因为大多数雅可比都是从 0 和 1 向前传播 所以工作量应该是函数的
c
compilerconstruction
Eigen
automaticdifferentiation
ceressolver
使用表达式模板自动微分 C++
介绍 我正在尝试了解表达式模板 因为它似乎是一种适用于各种计算的非常强大的技术 我在网上查看了不同的例子 例如维基百科 https en wikipedia org wiki Expression templates 我编写了一堆执行不同计
c
crtp
automaticdifferentiation
expressiontemplates
前向模式的计算效率自动与数字与符号微分
我正在尝试使用 C 语言中的牛顿拉夫森 NR 方法来解决求函数根的问题 我想要求根的函数大多是多项式函数 但也可能包含三角函数和对数函数 NR 方法需要求函数的微分 实现差异化有3种方式 Symbolic 数值 自动 子类型为正向模式和反向
Java - 使用 Apache Commons 数学库计算导数
我在使用 apache commons 数学库时遇到问题 我只想创建像 f x 4x 2 2x 这样的函数 并且我想计算这个函数的导数 gt f x 8x 2 我读过关于差异化的文章 http commons apache org prop
如何对hmatrix进行自动微分?
Sooooo 事实证明从假矩阵 to hmatrix事实证明数据类型并不平凡 序言供参考 LANGUAGE RankNTypes LANGUAGE ParallelListComp LANGUAGE ScopedTypeVariables
Haskell
automaticdifferentiation
hmatrix