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A Hitchhiker's Guide to Automatic Differentiation

机译:漫游者自动差异指南

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摘要

This article provides an overview of some of the mathematical principles of Automatic Differentiation (AD). In particular, we summarise different descriptions of the Forward Mode of AD, like the matrix-vector product based approach, the idea of lifting functions to the algebra of dual numbers, the method of Taylor series expansion on dual numbers and the application of the push-forward operator, and explain why they all reduce to the same actual chain of computations.We further give a short mathematical description of some methods of higher-order Forward AD and, at the end of this paper, briefly describe the Reverse Mode of Automatic Differentiation.
机译:本文概述了自动微分(AD)的一些数学原理。特别是,我们总结了对AD正向模式的不同描述,例如基于矩阵矢量积的方法,将函数提升到对偶数的代数,对偶数泰勒级数展开的方法以及推入的应用正向运算符,并解释为什么它们都归结为相同的实际计算链。我们进一步对高阶正向AD的某些方法进行了简短的数学描述,并在本文最后简要描述了自动反向模式差异化。

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