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我有这个代码:
Using ForwardDiff:gradient
derivative(f,x) = gradient(x->f(x[1]),[x])
我知道 ForwardDiff 中的梯度以向量作为参数，但这意味着什么:(x->f(x[1]))，我对 x[ 感到困惑1].
最佳答案
I am confused by
x[1]
意思是取向量x的第一个元素。
如果将 [x] 作为最后一个参数，这段代码并没有多大意义。您可能应该只使用例如:
julia> ForwardDiff.derivative(sin, 1.0)
0.5403023058681398
关于machine-learning - 对 julia 中的匿名函数感到困惑，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/69535065/
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