向量積對列向量X求導運算法則： 注意與標量求導有點不同。 d(UV')/dX = (dU/dX)V' + U(dV'/dX) d(U'V)/dX = (dU'/dX)V + (dV'/dX)U 重要結論： d(X'A)/dX = (dX'/dX)A + (dA/dX)X' = IA ...

矩陣微分 http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential. ...

轉自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在學習算法的過程中，常常需要用到向量的求導。下邊是向量的求導法則。 拉格朗日乘子法：應用在求有約束條件的函數的極值問題上。 通常我們需要求解的最優化問題有如下幾類 ...

前言 矩陣，向量的求導經常碰到和用到，但是老是忘記，在網上收集總結一下。 1.矩陣對元素的求導 矩陣對元素的求導比較簡單，就是對矩陣的每個元素分別進行求導。 \[若：Y= \begin{pmatrix} y_{11} &\cdots & y_{1n ...

　　　　在機器學習中的矩陣向量求導(三) 矩陣向量求導之微分法中，我們討論了使用微分法來求解矩陣向量求導的方法。但是很多時候，求導的自變量和因變量直接有復雜的多層鏈式求導的關系，此時微分法使用起來也有些麻煩。需要一些簡潔的方法。 　　　　本文我們討論矩陣向量求導鏈式法則，使用該法則很多時 ...

常數和基本初等函數的求導公式 (1) \((C)'＝０\) (2) \((x^u)'=ux^{u-1}\) (3) \((\sin x)'=\cos x\) (4) \((\cos x)'=-\sin x\) (5) \((\tan x)'=\sec^2x\) 注：\(\sec x=\frac ...

設兩個向量 $x,y$ 分別為 $$x = (x_{1},x_{2},\cdots, x_{m})^{T}$$ $$y = (y_{1},y_{2},\cdots, y_{n})^{T}$$ 雖然是多變量對多變量求偏導，但最終都是歸結於一個單變量對另一個單變量求偏導，只是函數和自變量都寫成 ...

https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7410517.html 和、差、積、商求導法則 　　設u=u(x),v=v(x)都可導，則： (Cu)’ = Cu’, C是常數 (u ± v)’ = u’ ± v’ (uv)’ = u’v + uv ...