矩阵范数求导规则

最新推荐文章于 2025-10-11 12:54:31 发布
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#2范数求导 #机器学习

博客围绕2范数求导与机器学习展开，虽未给出具体内容，但可知核心是探讨2范数求导在机器学习领域的相关应用，这在信息技术中属于机器学习算法研究范畴。


范数与导数
林景的博客
09-11 4286
范数与导数的基本概念
l2范数求导_Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)
weixin_29149931的博客
12-23 1599
前言：由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导，这在其它模型中应该也很常见，比如说对一个矩阵内的元素值进行惩罚，使其值不能过大，则可以使用F范数(下面将介绍)约束，查阅了下矩阵范数求导的相关资料，本节就简单介绍下。首先，网络上有大把的人把2范数和F=2时的范数混为一谈，或者说把矩阵p范数和诱导p范数混淆了(也有可能是因为各个版本书所定义的不同吧)。下面我还...
矩阵范数及其求导
weixin_30598225的博客
09-19 997
在机器学习的特征选择中，利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束，即是正则化技术，是一种稀疏学习。 矩阵的L0,L1范数 为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的一种范数，为：∥W∥1=∑i,j|Wi,j|。即为矩阵所有元素的绝对值之和，能够描述接矩阵的稀疏性，但是在优化时，难度较大，是将情况向矩阵中元素尽可能是0的方向优化。 1）L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化...
计算向量和矩阵的范数
最新发布
B1425367890的博客
10-11 836
本文系统梳理了范数在机器学习和最优化中的核心作用。范数作为统一度量工具，通过非负性、齐次性和三角不等式三大公理，将"长度"概念推广至向量、矩阵等数学对象。重点介绍了3种向量范数（L1曼哈顿范数、L2欧几里得范数、L∞无穷范数）和4种矩阵范数（列和最大值、行和最大值、谱范数、弗罗贝尼乌斯范数），每种范数均给出定义、公式、计算示例和Python实现代码。这些范数在稀疏建模、数值分析和算法设计中具有重要应用价值。
矩阵的范数求导
chlele0105的专栏
03-12 2万+
矩阵范数求导
weixin_30535843的博客
08-03 688
矩阵的范数求导 转载于:https://www.cnblogs.com/hugh2006/p/5732748.html
l2范数求导_机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
weixin_39997443的博客
12-23 1165
source:https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/24971995zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将...
l2范数求导_机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 非常好，必看
weixin_39908985的博客
12-23 562
机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。监督机器学习问题无非就是“minimizeyour e...
F范数求导
09-21
在优化问题中，如损失函数 $\min_{W,b}\|XW + e_nb^T - Y\|_F^2+\lambda\|W\|_{2,1}$ 里涉及到矩阵 F 范数求导。其求导可参考矩阵的 Frobenius 范数及其求偏导法则。 以 $\|A\|_F^2=\sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{...
转载：矩阵范数求导规则
buck0818的博客
03-02 587
矩阵及矩阵范数求导
weixin_30633949的博客
08-09 1721
矩阵求导公式 基本公式：Y = A * X --> DY/DX = AT, Y = X * A --> DY/DX = A Y=XT*A--> DY/DX = A Y = A * X--> DYT/DX = AT Y = A * X -->DY/DXT= (DYT/DX)T=A Y = AT* X * B --> DY/DX = A * BT ...
常用的矩阵范数和矩阵导数
我只钓小鱼的博客
12-07 3126
1.标量函数对矩阵变量求导 定义：矩阵X，函数f(X)是以X为自变量的数量函数，定义f(X)对X的导数为 例如： 常用的矩阵导数有： ∂tr(QTAQ)∂Q=(A+AT)Q\frac{\partial tr(Q^{T}AQ)}{\partial Q}=(A+A^{T})Q∂Q∂tr(QTAQ)​=(A+AT)Q ∂tr(AB)∂A=∂tr(BA)∂A=BT\frac{\partial tr(A...
矩阵L2,1范数及矩阵L2,p范数的求导
weixin_37773766的博客
11-20 7151
1、向量范数 1-范数：，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1) 。 2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。 ∞-范数：，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。 -∞-范数：，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数...
常用的范数求导
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矢量范数的偏导数 L1范数不可微。但是存在次梯度，即是次微分的，这里先不写。 L2 范数： ∂∂x||x−a||2=x−a||x−a||2\begin{equation} \frac{\partial }{\partial \mathbf x }||\mathbf x- \mathbf a||_2 =\frac{\mathbf x -\mathbf a}{||\mathbf x -\mathbf
Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)
weixin_33875839的博客
04-14 544
　　前言： 　　由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导，这在其它模型中应该也很常见，比如说对一个矩阵内的元素值进行惩罚，使其值不能过大，则可以使用F范数（下面将介绍）约束，查阅了下矩阵范数求导的相关资料，本节就简单介绍下。 　　首先，网络上有大把的人把2范数和F=2时的范数混为一谈，或者说把矩阵p范数和诱导p范数混淆了（也有可能是因为各个版本书...
矩阵求导计算
m0_46312382的博客
05-14 722
L2范数(norm)：为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数。dA/dB矩阵求导的本质就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素进行求导。
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