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02f5d851
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02f5d851
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4月 04, 2011
作者:
Frederic Bastien
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02f5d851
...
@@ -163,7 +163,7 @@ In general, for any **scalar** expression ``s``, ``T.grad(s, w)`` provides
...
@@ -163,7 +163,7 @@ In general, for any **scalar** expression ``s``, ``T.grad(s, w)`` provides
the theano expression for computing :math:`\frac{\partial s}{\partial w}`. In
the theano expression for computing :math:`\frac{\partial s}{\partial w}`. In
this way Theano can be used for doing **efficient** symbolic differentiation
this way Theano can be used for doing **efficient** symbolic differentiation
(as
(as
the expression return by ``T
T
.grad`` will be optimized during compilation) even for
the expression return by ``T.grad`` will be optimized during compilation) even for
function with many inputs. ( see `automatic differentiation <http://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation>`_ for a description
function with many inputs. ( see `automatic differentiation <http://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation>`_ for a description
of symbolic differentiation).
of symbolic differentiation).
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