✂️梗概

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

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Python计算

1. 反向传播矢量化计算方式
2. 前向传递和后向传递计算方式
3. 图节点拓扑排序
4. 一阶二阶前向和伴随模式计算
5. 二元分类中生成系数高斯噪声和特征
6. 二元二次方程有向无环计算图
7. 超平面搜索前向梯度下降算法
8. 快速傅里叶变换材料应力和切线算子
9. GPU CUDA 神经网络算术微分

Python自动微分前向反向

🍁导图

mindmap
 root((自动微分))
  Python计算
   1.反向传播矢量化计算方式
   2.前向传递和后向传递计算方式
   3.图节点拓扑排序自动微分
   5.二元分类中生成系数高斯噪声和特征
   6.二元二次方程有向无环计算图
   9.GPU CUDA 神经网络算术微分
   算法
    7.超平面搜索前向梯度下降算法
    8.快速傅里叶变换材料应力和切线算子
  Python和C++计算
   4.一阶二阶前向和伴随模式计算

自动微分导图.svg

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