automatic-differentiation
-
我该如何解决这个使用 Tensorflow 进行自动微分的问题？
-
Julia JuMP 确保非线性 objective 函数具有正确的函数签名以便自动微分正常工作？
-
PyTorch 是否有等同于 tf.custom_gradient() 的东西？
-
基于秩的计算的自动微分
-
如何从 Jax 中的联合累积密度函数计算联合概率密度函数？
-
取 TensorFlow 数值积分结果的梯度时避免矩阵求逆错误
-
Tensorflow 自定义梯度没有给出预期的答案
-
tf.GradientTape returns None 渐变
-
tf.GradientTape() returns None 我的神经网络函数的值
-
Julia Roots find_zero 类型为 ForwardDiff.Dual？
-
tensorflow pow(x, y) 可以被 y 微分吗？
-
了解其梯度函数中的 JAX argnums 参数
-
自动 Differentiation:numerical 还是精确？
-
PyDrake：从机器人中提取 AutoDiff 梯度（通过微分逆运动学控制）
-
在 Julia 中绘制 ForwardDiff 的输出
-
TensorFlow 如何计算 vgg19.preprocess_input 的梯度？
-
为什么 Pytorch autograd 需要另一个向量来向后而不是计算 Jacobian？
-
在 Haskell 中表示计算图
-
tf.GradientTape() 的 __exit__ 函数的参数是什么？
-
自动更改仅在 Dot Net 中有代码更改的程序集的版本