矩阵乘法及其梯度

深度学习之详解常见梯度算法(概念、公式、原理、算法实现过程) 梯度下降(Gradient Descent)是一种优化算法,用于寻找最小化损失函数(或成本函数)的参数值。在机器学习和深度学习的背景下,损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异,而梯度下降则是用于更新模型的参数(例如权重和偏置),以最小化这个差异。梯度下降的工作原理是,通过计算损失函数关于模型参数的梯度,然后沿着梯度的反方向(即最陡峭的下降方向)更新参数。这样,每次迭代都会使损失函数值减小(至少在局部上是这样的),从而逐渐接近损失函数的最小值。初始化参数:随机初始化模型的参数(例如权重和偏置)。 阅读详情

出的蛮有意思的题目

7-1 矩阵乘法及其梯度 (20 分)

矩阵乘法大家都不陌生,给定维度分别为m×n和n×p的两个矩阵A和B,其乘积可以表示C=A×B,C的维度为m×p,其中的元素可以表示为C​i,j​​=∑​k=0​n−1​​A​i,k​​B​k,j​​。

如果我们将矩阵A看作自变量,矩阵乘法可以看做是一个R​m×n​​↦R​m×p​​的函数,对于其中每一项A​i,j​​,它仅参与了形成矩阵C中第i行的运算,我们可以将其详细地写出来,即: C​i,0​​=∑​k=0​n−1​​A​i,k​​B​k,0​​,C​i,1​​=∑​k=0​n−1​​A​i,k​​B​k,1​​……

设函数f对矩阵C有梯度G=∇​C​​f,即它是一个与C维度相同的矩阵,其每一项元素为G​i,j​​=​∂C​i,j​​​​∂f​​。根据链式求导法则,​∂A​i,j​​​​∂f​​=∑​k=0​n−1​​​∂C​i,k​​​​∂f​​​∂A​i,j​​​​∂C​i,k​​​​=∑​k=0​n−1​​G​i,j​​B​k,j​​,即∇​A​​f=GB​T​​。

同理,对于矩阵B你也可以求得对它的梯度∇​B​​f。

现在给出矩阵A、B以及函数f对C的梯度G,求要求依次输出乘积AB、函数f对A的梯度、函数f对B的梯度。

输入格式:

第一行给出三个整数m,n和p,均不大于10​2​​。然后跟随着一个空行。

随后m行以行主序给出矩阵A中的元素,每行n个元素,元素间用空格分隔。然后跟随着一个空行。

随后n行以行主序给出矩阵B中的元素,每行p个元素,元素间用空格分隔。然后跟随着一个空行。

最后m行以行主序给出f对矩阵C的梯度,即矩阵G中的元素,每行p个元素,元素间用空格分割。

输出格式:

首先输出乘积矩阵C,共m行,每行p个元素, 每个元素间后都紧随着一个空格,每行以换行结尾。最后额外输出一个空行。

然后输出矩阵∇​A​​f,共m行,每行n个元素, 每个元素间后都紧随着一个空格,每行以换行结尾。最后额外输出一个空行。

最后输出矩阵∇​B​​f,共n行,每行p个元素, 每个元素间后都紧随着一个空格,每行以换行结尾。

输出元素均保留小数点后2位。

输入样例:

2 2 3

1 2
3 4

1 2 3
4 5 6

1 1 1
1 1 1

输出样例:

9.00 12.00 15.00 
19.00 26.00 33.00 

6.00 15.00 
6.00 15.00 

4.00 4.00 4.00 
6.00 6.00 6.00 
#include<stdio.h>
int a[100][100],b[100][100],c[100][100],d[100][100],aT[100][100],bT[100][100],af[100][100],bf[100][100];
int main()
{
	int m,n,p;
    scanf("%d%d%d",&m,&n,&p);
    for(int i=1;i<=m;i++) 
	    for(int j=1;j<=n;j++)  
		    scanf("%d",&a[i][j]);
    //求A的转置 
    for(int i=1;i<=m;i++) 
	    for(int j=1;j<=n;j++)
            aT[j][i]=a[i][j];
            
    for(int i=1;i<=n;i++)  
	    for(int j=1;j<=p;j++) 
	        scanf("%d",&b[i][j]);
	//求B的转置 
    for(int i=1;i<=n;i++) 
	    for(int j=1;j<=p;j++)
            bT[j][i]=b[i][j];        
	
	
	//G矩阵 
	for(int i=1;i<=m;i++)  
	    for(int j=1;j<=p;j++) 
	        scanf("%d",&d[i][j]);

    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=p;j++)    
            for(int t=1;t<=n;t++)
                c[i][j]+=a[i][t]*b[t][j];
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        for(int j=1;j<=p;j++)
            printf("%.2lf ",(double)c[i][j]);
        printf("\n");
    }
    printf("\n");
    //A的梯度等于G乘B的转置 
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)    
            for(int t=1;t<=p;t++)
                af[i][j]+=d[i][t]*bT[t][j];
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
            printf("%.2lf ",(double)af[i][j]);
        printf("\n");
    }
    printf("\n");
    //B的梯度等于G乘A的转置 
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=p;j++)    
            for(int t=1;t<=m;t++)
                bf[i][j]+=aT[i][t]*d[t][j];
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=p;j++)
            printf("%.2lf ",(double)bf[i][j]);
        printf("\n");
    }
    
    return 0;
}

 

 

Jacobian矩阵 梯度矩阵 矩阵偏导与微分 例子与常见公式 机器学习中的矩阵求导理解与常见公式小结 矩阵求导是机器学习中常见的运算方法,研究对象包括标量,向量和矩阵,求导分为标量对向量、矩阵求导,向量对标量、向量、矩阵求导,矩阵对标量、向量、矩阵求导。 根据个人理解和经验,机器学习中的优化目标一般是一个由向量或矩阵运算得到的标量,因此应该重点关注标量对向量和矩阵的求导。 定义 标量对标量的导数是用微分定义的,标量fff对标量xxx的导数f′(x)f'(x)... 阅读详情

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