输出 Ax=b中系数 A=LU分解的矩阵L及U，解向量x及detA；列主元法的行交换次序，解向量x及detA；比较两种方法所得的结果。%如果最后一个主元等于0，则停止计算。并使行列式等于0. 就本例子而言，二者在求得的x和det没有差别。在编写数学
现代深度学习系统中都用到了一种技术——自动微分。在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性，一个好的框
今天最开心的事情就是组合数学的生成函数弄的比较清楚了，原来就是那么一个坎儿，过了什么都明白了，做了一些题目，收获蛮大的。哎，在台湾已经2个多月了，修的这门课是最难学的，对于我这个本科生来说，上研究生的课压力不小。废话不说，分享一些做出来的题目：。求1/r的
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent A
在Yann LeCun“深度学习已死”的惊人发言下，可微分编程的概念引发了广泛关注。机器学习著名博主colah在2015年展望30年后的深度学习，提到了可微分编程。他从深度学习三大观点之一的表示角度出发，认为深度学习研究的是优化和函数编程之间的联系，而可微
谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级
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