在標量、向量和矩陣的求導過程中一定要知道最后結果的形狀。 這里總結幾個常見的求導形式: 前言: 最基礎最重要的,標量對向量求導和向量對標量求導,有兩種方式,分子布局和分母布局,不同的方式都是對的,只是結果缺一個轉置 1、矩陣乘以列向量,對列向量求導,形如 $\boldsymbol{z ...
前言 . 本文中,標量對向量 矩陣求導使用分母布局,向量對向量求導使用分子布局 雅各比矩陣 . 文本只講解,通過定義法求解標量對向量 標量對矩陣 向量對向量求導過程 標量對向量 . 標量對向量求導,其實是實值函數對向量求導,實值函數如下: . 定義法,顧名思義,按照定義,標量對向量求導,即標量對向量里每一個標量進行求導,最后將結果進行排列,以向量的形式展示 . 簡單例子舉例講解定義法求解標量對向量 ...
2020-09-21 17:02 0 497 推薦指數:
在標量、向量和矩陣的求導過程中一定要知道最后結果的形狀。 這里總結幾個常見的求導形式: 前言: 最基礎最重要的,標量對向量求導和向量對標量求導,有兩種方式,分子布局和分母布局,不同的方式都是對的,只是結果缺一個轉置 1、矩陣乘以列向量,對列向量求導,形如 $\boldsymbol{z ...
在機器學習中的矩陣向量求導(一) 求導定義與求導布局中,我們討論了向量矩陣求導的9種定義與求導布局的概念。今天我們就討論下其中的標量對向量求導,標量對矩陣求導, 以及向量對向量求導這三種場景的基本求解思路。 對於本文中的標量對向量或矩陣求導這兩種情況,如前文所說,以分母布局為默認 ...
矩陣、向量都可以表示成張量的形式,向量是矩陣的特殊形式,按實際應用可分為標量對向量求導,標量對矩陣求導、向量對向量求導、矩陣對標量求導、矩陣對向量求導、矩陣對矩陣求導等,在深度學習的反向傳播(BP)中所涉及求導不外乎以上幾種形式,本篇結合實例分別介紹以上各種求導過程。 一、含標量的求導方式 ...
標量 $y$ 對 $n$ 維列向量 $x = (x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})^{T}$ 求導,其結果還是一個 $n$ 維列向量: $$\frac{d y}{d x} = \begin{bmatrix}\frac{\partial y}{\partial x_ ...
原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24863977 本文承接上篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748,來講矩陣對矩陣的求導術。使用小寫字母x表示標量,粗體小寫字母表示列向量,大寫字母X表示矩陣。矩陣對矩陣的求導采用 ...
向量對向量求導鏈式法則: 標量對向量求導鏈式法則: 標量對多個向量求導鏈式法則(以最小二乘法求導為例): 標量對多個矩陣求導鏈式法則(這里沒有給出基於矩陣整體的鏈式求導法則,矩陣對矩陣求導過於復雜,這里沒有涉及): 有用的結論(機器學習尤其深度學習中經常用 ...
矩陣微分 http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential.html http://en.wikipedia.org/wiki ...