向量、矩阵求导

最新推荐文章于 2023-02-25 12:38:55 发布
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#矩阵求导 #向量求导 #机器学习

博客聚焦于向量和矩阵求导相关内容，在机器学习等信息技术领域，向量与矩阵求导是重要的数学工具，对于算法推导和模型优化有重要意义。
数学：矩阵求导
ShellDawn的博客
02-25 677
矩阵Y对标量x求导： Y = [ y(ij) ] dY / dx = [ dy(ji) / dx ] 求导后，Y变转置了。 标量y对矩阵X求导： dy / dX = [ Dy/Dx(ij) ] 求导后，不需要转置。 //重要结论 y = U'XV = ΣΣu(i)x(ij)v(j)于是 dy/dX = [u(i)v(j)] = UV' y = U'X'XU 则 dy/dX =2XUU...
<转>矩阵求导
机器智能
05-19 5257
求导公式(撇号为转置）： Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 乘积的导数 d(f*g)/dx=(df'/dx)g+(dg/dx)f'
向量的求导
算法攻城狮
10-03 503
  元素对想两矩阵求导依然简单 行对列与列对行  注意分母的对应 行对行  列对列 矩阵对行向量以及列向量 m*np 对矩阵求导 先将X看成行向量，再将Y看成列向量...
向量矩阵求导
LIU_fei_er的博客
05-06 611
每个元素对列向量求导类型不同，求导会扩展为数据量大的类型常数和矩阵结合，还是常数矩阵和矩阵结合，系数矩阵转置二次型，系数矩阵转置和本身同时存在多系数矩阵结合，都转置复合求导采用链式法则...
矩阵求导总结
热门推荐
herosunly的博客
04-03 1万+
  数据按照不同的维度，可以划分为标量、向量、矩阵。所以矩阵求导可以划分为三个组，其中每组三个，共九种情况： ∂标量∂标量\frac{\partial 标量}{\partial标量}∂标量∂标量​、∂标量∂向量\frac{\partial 标量}{\partial向量}∂向量∂标量​、∂标量∂矩阵\frac{\partial 标量}{\partial矩阵}∂矩阵∂标量​ ∂向量∂标量\fr...
向量矩阵求导合集.pdf
06-06
矩阵求导涉及的操作包括对矩阵或向量进行微分，或者对单个变量函数进行向量化后的微分。 本合集的讲义是B站关于矩阵求导的系列课程，涵盖了矩阵求导的基础知识和详细讲解。具体而言，矩阵求导的合集被分为三个部分...
矩阵向量求导
04-08
2. **矩阵对向量、向量对矩阵、矩阵对矩阵求导的结果是什么？** - 在这些情况下，最直接的结果将是三维或更高维度的张量，但这往往难以计算。 - 本文认为，在这些情形下导数是没有定义的。遇到这类问题时，可以...
向量 矩阵求导
最新发布
03-22
嗯，用户想了解向量对矩阵求导的方法、公式以及相关的机器学习数学基础。首先，我需要回忆一下矩阵求导的基本概念。根据引用中的内容，实向量函数对向量求导的方法是通过将矩阵堆栈化成向量来处理，然后再考虑布局的...
矩阵求导，5本经典高清资料和书籍
04-08
首先，矩阵求导是多元微积分的延伸，用于处理多变量函数的偏导数和梯度，当这些变量是向量或矩阵时。在描述矩阵（或更一般地，张量）的微分运算时，我们通常会涉及向量场、矩阵场以及它们之间的相互作用。 《矩阵...
向量求导法则
04-04 499
之前没学过向量求导，碰到P.25例2.4那个对u求导的时候看不懂了。。。 求助女神，给的解法看不太懂 然后我搜了搜向量求导，明白了。大学的时候没学过这个，数学没学好真是苦逼。
转载-矩阵求导总结
sinat_35932715的博客
10-10 425
今天推导公式，发现居然有对矩阵的求导，狂汗–完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼，赶紧搬过来收藏备份。 基本公式： Y = A * X --&gt; DY/DX = A' Y = X * A --&gt; DY/DX = A Y = A' * X * B --&gt; DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --&...
矩阵求导原理详解
tyw0208的博客
02-25 974
剖析矩阵级导数运算法则
矩阵、向量求导法则
u011106229的博客
09-07 352
转载：http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html 矩阵、向量求导法则 复杂矩阵问题求导方法：可以从小到大，从scalar到vector再到matrix。  x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A             d(xT∗A)/dxT=A   
一些向量求导公式
jinjgkfadfaf的博客
11-21 1571
一些向量求导公式参考《关于向量求导的一些公式》，刘昌红，刘瑞元 1.xT=[x1,...,xn],aT=[a1,...,an]\mathbf x^T=[x_1,...,x_n], \mathbf a^T = [a_1,...,a_n] ∂(aTx)m∂x=m(aTx)m−1a\frac{\partial(\mathbf a^T\mathbf x)^m}{\partial \mathbf x} =
矩阵求导公式
Justpayne的专栏
01-20 5522
基本公式： Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导： 相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] -->
矩阵微分
Terry关注智能硬件创业
06-01 1206
题记之前推导深度网络中的代价函数的梯度，推得半死，矩阵微分忘了很多，复习一下。定义对于一个函数 f:Rm×n→Rf:\mathbb{R}^{m \times n} \xrightarrow{} \mathbb{R}，从m×nm \times n的矩阵映射到一个实数，那么ff关于AA的微分可以定义为： ∇Af(A)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f∂A11⋮∂f∂Am1⋯⋱⋯∂f∂A13⋮∂f∂Amn⎤⎦⎥⎥
矩阵求导
分享深度学习，机器学习，大模型的相关知识
06-19 6760
1.布局 布局主要分为分子布局和分母布局,在我看来,分子布局就是被积项是一个行向量,分母布局被积项使列向量,而我们大部分情况都是默认一个向量为列向量,所以我们一般的求导都是分母布局,而本文所有的公式都是依照分母布局 2.基本公式 依我所见,矩阵求导只不过是矩阵的各部分对各个变量分开求导,然后又将分开求导的结果写成矩阵形式 规定x为列向量: x=(x1,x2,⋯&ThinSpace;,x...
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