Tensorflow 计算稀疏Hessian分布的边推算法

我试图自己实现一些AD算法，但我不太明白Gower和Mello计算稀疏Hessian的方法

是否需要生成“原始梯度”的新计算图（例如，在计算（x^2）时是否应生成图（2*x）以找到二阶导数（2）），因为本文指出虚线弧表示“非线性相互作用”这些伴随词是如何累积形成二阶导数的呢

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另外，如果需要一个新的图形，它与符号微分有什么区别？谢谢

无需生成新图形。相反，只需将非线性边“添加”到原始计算图中。我之所以说“添加”，是因为实际上，您只需要以相反的顺序横切计算图，当您发现节点的前辈之间存在非线性交互时，可以动态添加非线性边。明天我将把一些详细说明这一点的幻灯片上传到我的网页：