Thanks for visiting The Cell Phone Junkie! I will be taking the time each week to discuss my favorite topic, cell phones. Any feedback is appreciated and welcome. You can email me at: questions (AT) thecellphonejunkie (DOT) com or call: 206-203-3734 Thanks and welcome!
…
continue reading
Konten disediakan oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.player.fm/legal.
Player FM - Aplikasi Podcast
Offline dengan aplikasi Player FM !
Offline dengan aplikasi Player FM !
Double backwards
MP3•Beranda episode
Manage episode 296913575 series 2921809
Konten disediakan oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.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 episode
MP3•Beranda episode
Manage episode 296913575 series 2921809
Konten disediakan oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.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 episode
Todos os episódios
×Selamat datang di Player FM!
Player FM memindai web untuk mencari podcast berkualitas tinggi untuk Anda nikmati saat ini. Ini adalah aplikasi podcast terbaik dan bekerja untuk Android, iPhone, dan web. Daftar untuk menyinkronkan langganan di seluruh perangkat.