The award-winning WIRED UK Podcast with James Temperton and the rest of the team. Listen every week for the an informed and entertaining rundown of latest technology, science, business and culture news. New episodes every Friday.
…
continue reading
Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
Double backwards
MP3•Головна епізоду
Manage episode 296913575 series 2921809
Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Double backwards is PyTorch's way of implementing higher order differentiation. Why might you want it? How does it work? What are some of the weird things that happen when you do this?
Further reading.
- Epic PR that added double backwards support for convolution initially https://github.com/pytorch/pytorch/pull/1643
83 епізодів
MP3•Головна епізоду
Manage episode 296913575 series 2921809
Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Double backwards is PyTorch's way of implementing higher order differentiation. Why might you want it? How does it work? What are some of the weird things that happen when you do this?
Further reading.
- Epic PR that added double backwards support for convolution initially https://github.com/pytorch/pytorch/pull/1643
83 епізодів
Alle episoder
×Ласкаво просимо до Player FM!
Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.