🧠 自动微分是机器学习和深度学习中的核心技术，用于高效计算函数的导数。
核心原理
- 链式法则分解：将复杂函数拆解为基本运算的组合，例如
dy/dx = (dy/du) * (du/dx)。 - 向前/反向模式：
- 向前模式：逐层计算导数，适合计算图较浅的场景。
- 反向模式：从输出反推输入的导数，广泛用于深度学习（如反向传播）。
- 动态计算图：支持实时构建计算流程，适应复杂模型需求。
应用场景
- 🤖 神经网络训练：通过梯度下降优化参数。
- 🧠 模型构建：如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）。
- 🔍 科学计算：用于物理模拟、金融建模等需要精确导数的领域。