学好偏导竟能追到心仪的妹子

????背景

我有一个朋友,他最近很苦恼,因为他最近正在追一个妹子,但是这个妹子是AI领域的大佬,多篇ICML,ICLR在手,情况不是很明朗。我问他怎么回事,他说妹子给我出了一道题:


其中 

,且

「求的偏导?」

"我做不出来呀,大概知道个什么维度相等的原则,具体怎么算我不会呀!"

"你直接冲就得了!"

"万一是劝退,朋友都做不了了!"

“也是,那我替你找找资料!”

看完这篇文章你将会收获到:

正确判定妹子的心意

且听我慢慢道来。

1 向量对向量的偏导计算

其中

由于每个中的元素对每个中的元素都要求偏导,因此结果肯定是个二维雅可比矩阵:

先考虑中的某一个元素对中的元素求偏导: 我们取:

由矩阵和向量的运算我们能够得到

展开的话,就成了:

现在直接变成了一维的求导了:

(是不是感觉下标是不是有某种关联????)

对!由上面的规律(你可以再求个再试试),容易得到:

那么雅可比矩阵的值就可以得到:

因此:

其中

我们可以用上面同样的方法得出来:

那么对偏导为:

最后:

2 向量对矩阵的偏导计算

首先要明确,一维的向量对二维的矩阵的偏导其结果必然是一个三维的矩阵  ,你想一下每一个都要对  求偏导,那么将会得到个偏导值,我们先不讨论怎么排列,只关注每个位置怎么求。

我们求,容易得到:

注意下的下标,是不是和上面一样有规律可循?

对了!能够发现式子的等式中,的列维度和的行维度是一样的(符合矩阵的运算规律),的列维度等于3,容易推出:

为了更好地表示,我们使用表示的三维偏导,其中:

注意到只有==时,偏导等于,其他都为0,因此:

因此,中实际的有效信息只有2维!这个可以手动验证。

3 矩阵对矩阵的偏导计算

现在3个元素都是矩阵,同样还是利用矩阵的计算方法,容易得到:

容易看出对来说只有a==c时,其偏导数的值不为0,即:

如果我们只考虑的第行和的第行,那么可以得到:

是不是就是公式(2)!

4 多个矩阵的偏导计算

链式法则

那对于像这样的,多个矩阵/向量如何求偏导呢? 我们可以使用链式法则, 假设 则:由链式法则能够得到:

若只考虑单个维度的话,能够得到:

有没有发现,中间的m是个向量,这不是很好求呀,我们把m拆成多个单维度的数:

由上面????的推导公式能够得到:

因此:

还有一种方法,就是将看成一个向量,直接应用之前推导出的公式,便可得到!

「所以至此,大家告诉我,我那个朋友应该冲么?????」

文末福利

各位猿们,还在为记不住API发愁吗,哈哈哈,最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet,火爆国外,这里分享给大家。

这个是一份Python代码速查表

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来都来了,喜欢的话就请分享点赞在看三连再走吧~~~

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