August 2018
Intermediate to advanced
528 pages
17h 44m
Polish
W tym dodatku wyjaśniam funkcję różniczkowania automatycznego dostępną w module TensorFlow, a także porównuję ją z innymi rozwiązaniami.
Załóżmy, że definiujemy funkcję f(x, y) = x2y+y+2 i potrzebujemy jej pochodnych cząstkowych
i
, najczęściej do przeprowadzenia gradientu prostego (lub do innego algorytmu optymalizacyjnego). Mamy do wyboru następujące techniki: różniczkowanie ręczne, symboliczne, numeryczne, automatyczne oraz odwrotne różniczkowanie automatyczne. W module TensorFlow jest dostępne to ostatnie ...