在标量、向量和矩阵的求导过程中一定要知道最后结果的形状。 这里总结几个常见的求导形式: 前言: 最基础最重要的,标量对向量求导和向量对标量求导,有两种方式,分子布局和分母布局,不同的方式都是对的,只是结果缺一个转置 1、矩阵乘以列向量,对列向量求导,形如 $\boldsymbol{z ...
前言 . 本文中,标量对向量 矩阵求导使用分母布局,向量对向量求导使用分子布局 雅各比矩阵 . 文本只讲解,通过定义法求解标量对向量 标量对矩阵 向量对向量求导过程 标量对向量 . 标量对向量求导,其实是实值函数对向量求导,实值函数如下: . 定义法,顾名思义,按照定义,标量对向量求导,即标量对向量里每一个标量进行求导,最后将结果进行排列,以向量的形式展示 . 简单例子举例讲解定义法求解标量对向量 ...
2020-09-21 17:02 0 497 推荐指数:
在标量、向量和矩阵的求导过程中一定要知道最后结果的形状。 这里总结几个常见的求导形式: 前言: 最基础最重要的,标量对向量求导和向量对标量求导,有两种方式,分子布局和分母布局,不同的方式都是对的,只是结果缺一个转置 1、矩阵乘以列向量,对列向量求导,形如 $\boldsymbol{z ...
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中,我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。今天我们就讨论下其中的标量对向量求导,标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况,如前文所说,以分母布局为默认 ...
矩阵、向量都可以表示成张量的形式,向量是矩阵的特殊形式,按实际应用可分为标量对向量求导,标量对矩阵求导、向量对向量求导、矩阵对标量求导、矩阵对向量求导、矩阵对矩阵求导等,在深度学习的反向传播(BP)中所涉及求导不外乎以上几种形式,本篇结合实例分别介绍以上各种求导过程。 一、含标量的求导方式 ...
标量 $y$ 对 $n$ 维列向量 $x = (x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})^{T}$ 求导,其结果还是一个 $n$ 维列向量: $$\frac{d y}{d x} = \begin{bmatrix}\frac{\partial y}{\partial x_ ...
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24863977 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 ...
向量对向量求导链式法则: 标量对向量求导链式法则: 标量对多个向量求导链式法则(以最小二乘法求导为例): 标量对多个矩阵求导链式法则(这里没有给出基于矩阵整体的链式求导法则,矩阵对矩阵求导过于复杂,这里没有涉及): 有用的结论(机器学习尤其深度学习中经常用 ...
矩阵微分 http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential.html http://en.wikipedia.org/wiki ...