矩阵Vector求导本文编译自李建平机器学习的矩阵Vector求导series和矩阵-0。如何将每个元素从矩阵 求导而不是矩阵 求导假设矩阵X(xij),分开?即矩阵dY/dX的每个元素都是矩阵dY/dX(dyt/dX)),其中p是偏导符号,即矩阵dY/dX中的每个元素都是,DX和矩阵dyst/dX中的每个元素都是yst,对矩阵X,Pyst/Pxij复合函数求导中的每一个元素xij取偏导数的规则仍然适用。

怎样对 矩阵 求导,而不是对 矩阵离得每个元素 求导

1、怎样对 矩阵 求导,而不是对 矩阵离得每个元素 求导

If 矩阵X(xij),矩阵Y(yst),则dY/dX是一个超矩阵,即矩阵dY/dX的每一个元素都是矩阵dY/dX (dyst/dx)),其中p是偏导符号,即DX和矩阵dyst/dX中的每个元素都是yst。对矩阵X,Pyst/Pxij复合函数求导中的每一个元素xij取偏导数的规则仍然适用。

2、 矩阵向量 求导

本文编译自矩阵vector求导series和-1求导李建平机器学习的技术。默认符号:已知:查找:所谓标量向量求导实际上是标量向量中的各个分量分别为求导,最后将求导的结果排列在一起,表示为一个向量,然后我们可以给向量求导的每个分量加上实函数,最后求规律,得到结果向量求导。例1:所以,把求导的结果做成一个向量,利用导数和微分的关系。例:所以,根据导数和微分的关系,如果标量和向量的依赖关系为:,那么推广到多个向量的情况,那么就有:已知:求:和标量对向量求导,标量对矩阵 is 求导中的每个分量分别。最后将求导的结果排列在一起,用1矩阵表示。


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