在机器学习的特征选择中，利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束，即是正则化技术，是一种稀疏学习。 矩阵的L0,L1">L1范数 L1">为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的一种范数，为： ‖W‖1=∑i,j|Wi,j|">∥W ...

将学习到什么 矩阵范数相关. 基础 函数 \(\lVert \cdot \rVert\)：\(M_n \rightarrow \mathbb{R}\) 称为一个矩阵范数，如果对所有 \(A,B \in M_n\)，它满足如下五条公理：   (1) \(\lVert ...

--------------------------2020.8.30更新---------------------------- 把之前的没写的几个矩阵范数给补充下，暂时只找到这 6 个（主要是没看太多的文章，那天遇到新的再补充） m1 范数：\({{\left\| A \right ...

title: 向量范数和矩阵范数 date: 2018-05-28 16:49:50 tags: [经常忘,数学] categories: 概念 mathjax: true 范数 范数分为向量范数和矩阵范数，概念经常忘记，这里总结一下。 向量范数 对于向量\(x=[x_1,x_2 ...

在计算神经网络的反馈时，有可能会遇到矩阵求导的问题。这个问题困扰了我一段时间，相关的参考资料也是云里雾里。最终找到了一篇英文参考资料。这里记录一下我的理解。 对于矩阵求导来说，利用矩阵乘法的基本原理将结果写为两个矩阵的各个元素相城并相加的等式，比较容易理解。 这么说估计还是晦涩难懂。so，举个 ...

本文承接上篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748，来讲矩阵对矩阵的求导术。使用小写字母x表示标量，粗体小写字母表示列向量，大写字母X表示矩阵。矩阵对矩阵的求导采用了向量化的思路，常应用于二阶方法求解优化问题。 首先来琢磨一下定义。矩阵对矩阵的导数，需要 ...

一、矩阵求导: 一般来讲，我们约定x=(x1,x2,x3....xn)的转置(分母布局，关于分子布局自行参考网上)。x=(x1,x2,...xN)T"> 下面介绍3种常见的矩阵求导 1、向量对向量求导 注释： Numerator layout : 分子布局 ...

向量变元的实值标量函数 　　　　$f(\boldsymbol{x}), \boldsymbol{x}=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{T}$ 　 ...