机器学习中向量函数的求导问题

最新推荐文章于 2022-02-13 15:27:00 发布

原创

最新推荐文章于 2022-02-13 15:27:00 发布 · 5.1k 阅读

·

4

·

CC 4.0 BY-SA版权

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

文章标签：

本文探讨了机器学习算法中向量函数求导的重要性，总结了常见求导问题，旨在为学习过程中的疑惑提供参考。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在机器学习算法的学习过程中，经常会遇到对向量函数的求导问题，阅读一些文章之后，对于机器学习算法中经常用到的这些求导问题做一些说明，方便在不明白的时候可以进行查询。

（一）对标量求导
1)向量对标量求导，结果是个向量事实上就是向量的每一个元素对标量求导。举个例子，对于 $y(x) = (y_1,\cdots,y_n)$ ，其中是个标量， $\frac{\partial y}{\partial x} = (\frac{\partial y_1}{\partial x}, \cdots, \frac{\partial y_n}{\partial x})$
2)矩阵对标量求导，结果是个矩阵事实上也就是矩阵的每一个元素对标量求导。对于矩阵

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。