Autodiff

定义 Definition

autodiff（也作 auto-diff）是 automatic differentiation（自动微分） 的常用简称：一种在程序执行过程中，通过系统地应用链式法则来精确计算导数/梯度的方法，广泛用于机器学习与科学计算（不同于数值差分的近似，也不同于纯符号求导）。

例句 Examples

Autodiff makes it easy to compute gradients.
自动微分让计算梯度变得很容易。

By combining autodiff with GPU acceleration, the team trained a neural network efficiently while still obtaining exact gradients for the loss function.
通过将自动微分与 GPU 加速结合，团队高效训练了神经网络，同时仍能为损失函数得到精确梯度。

发音 Pronunciation

/ˈɔːtoʊ dɪf/

词源 Etymology

由 **auto-**（“自动的”）+ diff（differentiation “微分/求导”的缩写）构成，是工程与研究社区中对 automatic differentiation 的口语化、代码化简写，常见于框架文档与论文讨论（如“autodiff engine”）。

相关词 Related Words

• Automatic
• Differentiation
• Derivative
• Gradient
• Backpropagation
• Chain
• Jacobian
• Tensor

文学与文献 Literary Works

• Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey（Baydin et al., 2018）
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio & Courville）
• TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems（Abadi et al.，白皮书/技术报告）
• JAX 相关论文与官方文档（常以 “autodiff” 指其自动微分机制）