矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质

大佬讲解的实在太吊了。
就拿大佬的总结说明一下:

矩阵求导结果,无非就是分子的转置、向量化,分母的转置、向量化,它们的各种组合而已。
1、分子布局的本质:分子是标量、列向量、矩阵向量化后的列向量;分母是标量、列向量转置后的行向量、矩阵的转置矩阵、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量。
2、分母布局的本质:分子是标量、列向量转置后的行向量、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量;分母是标量、列向量、矩阵自己、矩阵向量化后的列向量。
3.矩阵求导的本质就是每个f对变元中的每个元素逐个求导。

T代表的是转置

对分子布局公式的展开
∂ f 2 × 1 T ( x ) ∂ x 3 × 1 T = [ f 1 ( x ) f 2 ( x ) ] [ x 1 x 2 x 3 ] \frac{\partial f^{T}_{2\times1}(x)}{\partial x^{T}_{3\times1}}=\frac{\begin{bmatrix} f_1(x) \\ f_2(x) \end{bmatrix}}{\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{bmatrix}} x3×1Tf2×1T(x)= x1x2x3 [f1(x)f2(x)]
展开过后我们就可以按照上述总结的第三点逐个求偏导即可

<think>嗯,用户的问题是关于矩阵内参数的求导,特别是在深度学习中梯度计算的应用。首先,我需要回忆一下矩阵求导的基本概念。矩阵求导深度学习中确实很重要,比如在神经网络的反向传播中,需要计算损失函数对权重矩阵的梯度。不过根据引用[2],李沐老师提到向量对向量、矩阵矩阵求导深度学习中用得比较少,更多是标量对矩阵或向量的求导。这可能是因为深度学习的优化目标通常是标量(比如损失函数),所以导数多为标量对矩阵的情况。 接下来,用户提到“矩阵矩阵内元素求导”,这可能是指对矩阵中的每个元素分别求导。例如,如果有一个矩阵W,它的每个元素w_ij都是参数,那么求导时可能需要计算标量损失函数L对每个w_ij的偏导数,最终得到一个W同形的梯度矩阵。这种情况下,梯度矩阵的每个元素就是∂L/∂w_ij。这应该属于标量对矩阵求导,结果是一个同维矩阵。 然后,我需要考虑数学上的布局问题。根据引用[1][3],矩阵求导有两种布局分子布局分母布局。在分子布局下,标量对矩阵的导数矩阵矩阵同维,这符合深度学习中的常见做法,比如PyTorchTensorFlow中的梯度存储方式。例如,如果损失函数L是标量,W是m×n的矩阵,那么dL/dW也是一个m×n的矩阵,每个元素对应∂L/∂w_ij。 另外,用户可能想知道具体的数学公式。比如链式法则的应用。比如,如果有Y = WX + b,其中W是权重矩阵,X是输入,那么损失L对W的梯度可以通过链式法则计算。假设∂L/∂Y已经计算出来,那么∂L/∂W = ∂L/∂Y * X^T,这里X^T是X的转置。这部分可能需要更详细的推导,但根据引用[3]中的矩阵乘法图像描述,可以理解矩阵乘法在求导时的转置操作。 还要注意,在深度学习的实现中,通常不会直接进行矩阵矩阵求导,而是将参数展开为向量进行处理,或者利用计算图进行自动微分。引用[4]提到,直接求逆矩阵可能带来数值不稳定的问题,比如除零或矩阵不可逆的情况,所以在实际中可能采用梯度下降等优化方法,而不是直接求解解析解。 用户可能需要具体的例子来理解这个过程。比如,考虑一个简单的全连接层,假设输入X是n维向量,权重矩阵W是m×n,输出Y=WX。损失函数L是标量,比如均方误差。那么梯度dL/dW的计算应该是通过链式法则,得到dL/dW = (dL/dY) * X^T,其中dL/dY是m维向量,X^T是n×1的矩阵,相乘得到m×n的梯度矩阵W同形。 此外,用户可能对实现细节感兴趣,比如如何在Python中使用自动微分库(如PyTorch)来计算这些梯度。例如,在PyTorch中,只需要定义前向传播,然后调用.backward()方法即可自动计算梯度,无需手动推导。不过了解背后的数学原理对于调试优化模型还是有帮助的。 总结一下,用户需要的是标量对矩阵求导的方法,以及如何在深度学习中的应用。需要解释数学公式、布局约定,以及具体的计算步骤,并结合实际例子代码示例来说明。同时,要注意引用相关的参考文献,比如[1][4],来支持解释的正确性。</think>### 矩阵内参数求导的数学原理实现 在深度学习中,矩阵参数的求导本质是**标量对矩阵求导**(如损失函数$L$对权重矩阵$W$的梯度)。以下是关键概念公式: --- #### 1. 基本定义布局 标量$L$对矩阵$W$的导数定义为: $$ \frac{\partial L}{\partial W} = \begin{bmatrix} \frac{\partial L}{\partial w_{11}} & \cdots & \frac{\partial L}{\partial w_{1n}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial L}{\partial w_{m1}} & \cdots & \frac{\partial L}{\partial w_{mn}} \end{bmatrix} $$ **布局约定**:结果矩阵矩阵$W$维度相同(分子布局)[^1][^3]。 --- #### 2. 核心公式应用场景 - **线性层梯度**:若输出$Y = WX + b$,则: $$ \frac{\partial L}{\partial W} = \frac{\partial L}{\partial Y} \cdot X^T $$ 其中$X^T$是输入向量的转置,$\frac{\partial L}{\partial Y}$为上游梯度[^4]。 - **矩阵乘法规则**:若$Z = A \cdot B$,则: $$ \frac{\partial L}{\partial A} = \frac{\partial L}{\partial Z} \cdot B^T, \quad \frac{\partial L}{\partial B} = A^T \cdot \frac{\partial L}{\partial Z} $$ --- #### 3. 深度学习中的实现 实际梯度计算通过**自动微分**完成(如PyTorch示例): ```python import torch W = torch.randn(3, 2, requires_grad=True) X = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) Y = torch.mm(W, X) # 矩阵乘法 loss = Y.sum() # 假设损失函数为求 loss.backward() # 自动计算梯度 print(W.grad) # 输出梯度矩阵 ∂L/∂W ``` --- #### 4. 关键注意事项 - **避免显式求逆**:直接计算矩阵逆会导致数值不稳定(如除零问题),常用梯度下降替代。 - **链式法则优先**:复杂网络的梯度通过反向传播逐层计算,而非全局矩阵运算[^2][^4]。 ---
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