前言 1. 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） 2. 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 1. 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： 2. 定义 ...

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_ ...

矩阵微分 http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential.html http://en.wikipedia.org/wiki ...

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 ...

　　　　在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 　　　　本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局 ...

转自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在学习算法的过程中，常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类 ...

0. 标量、向量、矩阵互相求导的形状 标量、向量和矩阵的求导（形状） 标量x (1,) 向量x (n,1) 矩阵X (n,k) 标量y (1,) $\frac{\partial y ...

候可以帮我们快速求出导数结果。 　　　　本文的标量对向量的求导，标量对矩阵的求导使用分母布局， 向量对向量的 ...