Здравствуйте, Sharov, Вы писали:

m2l>>Вот хотел бы я глянуть хоть одну статью по Deep Learning с частными производными

S>Гессиан, градиент не встречались? .

Встречались. Хотя, кстати гессиан совсем в неявной форме.
Просто, то, что я видел — это предельно прикладной форме. Реализаций отдельных численных методов. А вот, что бы производные каким-либо образом рассматривались в аналитической форме, через них выводились какие-либо свойства модели, относительно обучающей выборки — такого не встречал. Если сталкивался, кинь ссылку, было бы интересно посмотреть, для расширения кругозора.

Здравствуйте, Sharov, Вы писали:

m2l>>Вот хотел бы я глянуть хоть одну статью по Deep Learning с частными производными

S>Гессиан, градиент не встречались? .

Встречались. Хотя, кстати гессиан совсем в неявной форме.
Просто, то, что я видел — это предельно прикладная форма. Реализация отдельных численных методов. А вот, что бы производные каким-либо образом рассматривались в аналитической форме, через них выводились какие-либо свойства модели, относительно обучающей выборки — такого не встречал. Если сталкивался, кинь ссылку, было бы интересно посмотреть, для расширения кругозора.