AD: Automatic Differentiation
2026年10月の再サーベイ: 研究史・重要文献・最近の進展を整理した新版を追加しました(2026年10月3日基準)。以下は従来のメモです。定義・適用条件の訂正は新版を参照してください。
Forward and Backward Mode

- UWaterlooのMLP資料(旧URL:
https://cs.uwaterloo.ca/~y328yu/mycourses/480/note-mlp.pdf、2026-09-30時点で公開終了)


Jvp
-
Princeton AST 558 Seminar Tutorial on Automatic Differentiation(旧URL:
https://scholar.princeton.edu/sites/default/files/ast558_seminar_tutorial_on_automatic_differentiation-2.pdf、2026-09-30時点で資料ではなくsite builderへ転送)

Hvp
# reverse-over-reverse, only works for single arguments
def hvp_revrev(f, primals, tangents):
x, = primals
v, = tangents
return grad(lambda x: jnp.vdot(grad(f)(x), v))(x)
# forward-over-reverse
def hvp(f, primals, tangents):
return jvp(grad(f), primals, tangents)[1]
# reverse-over-forward
def hvp_revfwd(f, primals, tangents):
g = lambda primals: jvp(f, primals, tangents)[1]
return grad(g)(primals)
Hessian
- Wiki: Hessian automatic differentiation
- Vector Institute Grosse 先生の資料
- Duke大学 Math 361 のAutomatic Differentiation資料(旧URL:
https://services.math.duke.edu/~holee/math361-2020/lectures/ad.pdf、2026-09-30時点で公開終了)

