本文详细介绍了 PyTorch 的自动微分引擎如何为物理信息神经网络 (PINNs) 计算梯度。文章追溯了从前向传播的计算图到反向模式的后向遍历的整个过程，使用了一个特定的多层感知机和一个初值问题。作者通过手动推导验证了每个伴随值，将 PyTorch 的 autograd 引擎与 P/Q 敏感性框架联系起来。 AI
影响 提供了 PINNs 梯度计算的详细技术解释，对于使用 PyTorch 的研究人员和开发人员具有参考价值。
排序理由 学术论文，详细介绍了机器学习中自动微分的一个技术方面。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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