🎯 自动微分在机器学习中的应用
自动微分（Automatic Differentiation, AD）是机器学习领域不可或缺的数学工具，尤其在模型训练和优化中发挥核心作用。以下是其典型应用场景：
优化算法实现
- 在梯度下降等优化方法中，AD自动计算损失函数对模型参数的梯度，避免手动推导复杂的数学公式。
- 📌 示例：深度学习框架如PyTorch和TensorFlow均依赖AD进行反向传播。
神经网络训练
- AD支持高效计算多层网络的梯度，是训练深度学习模型的基础技术。
- 📌 可参考：PyTorch官方教程 了解AD在神经网络中的具体应用。
模型解释与调试
- 通过梯度分析，AD帮助开发者理解模型决策过程，定位潜在问题。
- 📌 拓展阅读：机器学习中的数学基础
强化学习与策略梯度
- AD用于计算策略梯度，优化智能体的决策策略。
- 📌 关键词：强化学习_策略梯度
如需进一步探索，可访问 自动微分技术详解 获取完整指南。