如何在python中表示微分_Python实现自动微分(Automatic Differentiation)

什么是自动微分

自动微分(Automatic Differentiation)是什么？微分是函数在某一处的导数值，自动微分就是使用计算机程序自动求解函数在某一处的导数值。自动微分可用于计算神经网络反向传播的梯度大小，是机器学习训练中不可或缺的一步。

如何计算微分

微分计算离不开数学求导，如果你还对高等数学有些印象，大概记得如下求导公式：常见求导公式

这些公式难免让人头大，好在自动微分就是帮助我们“自动”解决微分问题的。机器学习平台如TensorFlow、PyTorch都实现了自动微分，使用非常的方便，不过有必要理解其原理。要理解“自动微分”，需要先理解常见的求解微分的方式，可分为以下四种：手动求解法(Manual Differentiation)

数值微分法(Numerical Differentiation)

符号微分法(Symbolic Differentiation)

自动微分法(Automatic Differentiation)

手动求解法

所谓手动求解法就是手动算出求导公式，然后将公式编写成计算机代码完成计算。比如对于函数

求微分，首先根据求导公式表找出其导数函数

，然后将这个公式写成计算机程序，对于任意的输入

都能用这段程序求出其导数，也就是此时的微分。是不是很简单？

这样做虽然直观，但却有两个明显的

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