矩阵求导与反向传播个人理解

cs231n_反向传播求导篇 我们已经知道基本的标量除以矩阵(或向量),矩阵(或向量)除以标量,以及稍微复杂一点的向量除向量[1]^{[1]},行向量除以向量除以矩阵,矩阵除以向量的方法,那么矩阵除以矩阵呢?例如: XN×DWD×C=fN×CX_{N\times D}W_{D\times C} = f_{N\times C} 对W求导: ∂f∂W=XT⋅fN×C\frac{\partial f}{\partial W} 阅读详情

矩阵求导参考https://blog.youkuaiyun.com/daaikuaichuan/article/details/80620518
看图中画红圈的栏
反向传播参考b站

矩阵求导记忆点

❀ 向量x与向量y相乘=一个数 xy=数
(也就是x与y有一个是行向量,一个是列向量,习惯上一般我们认为y是列向量)
则数对x的偏导=y (格式与x一致)
数对y的偏导=x的转置 (格式与y一致)
口诀:前不转 后转

❀
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
口诀:链式法则向前乘

sigmod函数求导

g(x)导数=g(1-g)

反向传播矩阵形式推导(不一定对)

网络的开始(就是反向的终结)

x(n×1) 到 W(k×n) x=z(k×1)
如果求出了损失函数L=误差E 对z的偏导
那么 L对W的偏导=啥?
这是一个数 对一个矩阵的偏导

其实你用元素分解法就知道= Lz‘ x
Lz’是k×1矩阵,第一行元素表示L对z1的偏导

所以最后只需要 在右端乘以x 就可以表示反向传播的最后一条线

隐藏层

❀z=(z1,……zk)的转置 是一个列向量k×1
h= g(z)对z的偏导= diag【g(z1),g(z2)……g(zk)】 k×k

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