现代深度学习系统中(比如MXNet, TensorFlow等)都用到了一种技术——自动微分.在此之前,机器学习社区中很少发挥这个利器,一般都是用Backpropagation进行梯度求解,然后进行SGD等进行优化更新.手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性,一个好的框架应该可以很好地将这部分难点隐藏于用户视角,而自动微分技术恰好可以优雅解决这个问题.接下来我们将一起学习这个优雅的技术:-).本文主要来源于陈天奇在华盛顿任教的课程CSE599G1: Deep Lea
MindSpore:自动微分 作为一款「全场景 AI 框架」,MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分,与 TensorFlow.PyTorch.PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标,旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛,让人工智能无处不在. MindSpore 是一款支持端.边.云独立/协同的统一训练和推理框架.希望通过这款完整的软件堆栈,实现一次性算子开发.一致的开发和调试体验,以此帮助开发者实现一次开发,应用在所有设备上平滑迁移的能力. 原生支持 AI 芯片,全场景一
构造器 构造器(构造函数)是将类型的实例初始化的特殊方法.构造器可分为实例构造器和类型构造器,本节将详细介绍有关内容. 实例构造器 顾名思义,实例构造器的作用就是对类型的实例进行初始化.如果类没有显示定义任何构造器,C#编译器会定义一个默认的无参构造器.相反,如果类中已经显示地定义了一个构造器,那么就不会再生成默认构造器了.定义实例构造器的语法这里就不再多做阐述了(该懂得要懂呀),下面通过一个简单的示例讲述实例构造器的执行原理. public class Rapper { private str
作者:李瞬生转摘链接:https://www.zhihu.com/question/48356514/answer/123290631来源:知乎著作权归作者所有. 实现 AD 有两种方式,函数重载与代码生成.两种方式的原理都一样,链式法则. 不难想象,任何计算都可以由第1步到第k步的序列形式,其中第 i 步计算的输入,在之前的 i-1 步中已经计算(例如编译器生成的汇编指令序列).因此,任何计算都可以看作形式如下图左侧的复合函数.微积分中的链式法则告诉我们,符合函数的导数可写作下图右侧的形式(假