基本求导规则

从第一性原理出发的单变量微积分

每次都从极限定义计算导数会非常累。一小组规则能让你几乎凭观察就对普通函数求导。掌握这些规则后,日常函数基本不再需要用极限。

这是主力规则。对幂函数求导时,把指数拿到前面,并把指数减一:

用手测量一辆汽车的速度,标记距离并用秒表计时,这样做可行但慢得令人痛苦。连在车轮上的速度计可以立刻给你相同的答案。导数规则就是那条接入内部的捷径:你不用每次都苦苦计算极限的定义,而是直接从公式中读出斜率。

在机器学习中的应用每个框架的自动微分引擎都内置了这些规则。当你调用 .backward() 时,它会在数百万次运算中自动应用幂法则、求和规则和标准函数导数(再加上下一个模块的链式法则)。手工理解这些规则,可以帮助你检查梯度、调试自定义层,或在纸上推导损失函数的梯度。
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