Differentiable Programming from Scratch
a year ago
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- #optimization
- 可微分编程是当前的研究热点，在机器学习和计算机图形学等领域具有重要应用价值。
- 文章从基础微积分延伸到高维空间，系统阐释了微分概念，重点解析了梯度与方向导数的核心原理。
- 详细探讨了基于梯度下降的优化方法，包括局部极小值与发散等常见挑战的应对策略。
- 深入介绍了自动微分技术，分别对前向传播与反向传播两种模式进行了原理剖析。
- 通过双数系统和计算图的具体实现案例，展示了导数计算的工程化实现方案。
- 以图像去模糊处理为例，生动演示了如何运用可微分编程解决实际优化问题的完整流程。