深度学习与PyTorch入门实战 - 17. 常见函数梯度

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档详细介绍了使用PyTorch实现和计算常见函数梯度的方法，涵盖了平方函数、平方根函数、指数函数、对数函数以及三角函数等。通过具体示例展示了如何利用PyTorch的自动微分功能高效地计算这些函数的梯度，有助于深度学习与PyTorch的入门实践。

AI总结

以下是对文档内容的中文总结：

本文档介绍了PyTorch中常见函数的梯度计算，涵盖以下几类函数：

1. **线性函数**：如\( f(x) = ax \)的梯度为\( a \)。
2. **平方函数**：如\( f(x) = x^2 \)的梯度为\( 2x \)。
3. **指数函数**：如\( f(x) = e^x \)的梯度为\( e^x \)。
4. **对数函数**：如\( f(x) = \ln(x) \)的梯度为\( 1/x \)。
5. **三角函数**：包括正弦、余弦和正切函数，其梯度分别为余弦、负正弦和正割平方。

这些函数及其梯度在深度学习和神经网络训练中具有重要应用，特别是在计算梯度和更新参数时。