矩陣求導

阿新 • • 發佈：2017-11-26

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矩陣求導

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一種方便區別是概率還是似然的方法是，根據定義，"誰誰誰的概率"中誰誰誰只能是概率空間中的事件，換句話說，我們只能說，事件(發生)的概率是多少多少(因為事件具有概率結構從而刻畫隨機性，所以才能談概率)；而"誰誰誰的似然"中的誰誰誰只能是引數，比如說，引數等於時的似然是多少

參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24863977 本篇使用小寫字母x表示標量，粗體小寫字母 x \boldsym

參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748 這部分內容分兩篇整理，上篇講標量對矩陣的求導，下篇講矩陣對矩陣的求導。本文使用小寫字母x表示標量，粗體小寫字母

前提及說明第一次遇見矩陣求導，大多數人都是一頭霧水，而搜了維基百科看也還是雲裡霧裡，一堆的名詞和一堆的表格到底都是什麼呢？這裡總結了我個人的學習經驗，並且通過一個例子可以讓你感受如何進行矩陣求導，下次再遇到需要進行矩陣求導的地方就不

線性代數補充矩陣轉置矩陣求導前言：在推導演算法過程中遇到一些數學運算，遇到了就記錄下，方便回憶矩陣轉置 (

參考\url{https://www.zhihu.com/question/39523290} 豬豬專業戶 77IX7-UPIUE-7PR75-UTBLT 如果題主學過泛函分析，可能會更容易理解矩陣對矩陣的求導。定義:假設$X$和$Y$為賦範向量空間, $F: X\rightarrow Y$是

前言神經網路的精髓就是反向傳播演算法,其中涉及到一些矩陣的求導運算,只有掌握了與矩陣相關的求導法則才能真正理解神經網路. 與矩陣有關的求導主要分為兩類: 標量 f 對矩陣 W的導數 (其結果是和W同緯度的矩陣,也就是f對W逐元素求導排成與W尺寸相同的矩陣

序本文假設讀者熟悉一元微積分，線性代數，並已經學習過矩陣求導術：知乎專欄. 在神經網路中，矩陣求導術發揮的最重要的作用便是求losslossloss對某個引數的梯度. 比如在多層神經網路(MLP)中，某一層的推導公式為al+1=g(Wal+b)a^{l+1}

梯度對於，可以通過下面的向量方程來表示梯度：佈局約定向量關於向量的導數：即，如果分子y 是m維的，而分母x 是n維的：分子佈局(Jacobian 形式)，即按照y列向量和x橫向量. （得到m×n矩陣：橫向y1/x1 y1/x2 y1/x3

反向傳播中的梯度計算圖矩陣求導多條連結在神經網路演算法中，可以把複雜的網路結構看作一個複合函式。即用一個函式表徵輸入與輸出之間的關係。誤差的反向傳遞，提供了確定這個函式的方法。這裡的誤差，指的就是梯度。所以，BP演

今天推導公式，發現居然有對矩陣的求導，狂汗--完全不會。不過還好網上有人總結了。吼吼，趕緊搬過來收藏備份。基本公式： Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B -->

總的來說，涉及矩陣和向量的求導不外乎五大類別，- 向量對標量- 標量對向量- 向量對向量- 矩陣對標量- 標量對矩陣向量對標量求導分子佈局向量y--->標量x求導，我們假定所有的向量都是列向量，在

法則復雜 image 技術新的 lan 深度學習 ice 真的是深度學習我認為最核心的被部分，是求導，更新的這個過程！這裏涉及的矩陣求導，我覺得很復雜，看了很多的方法，記憶法則，真的是越看越不懂！清華那本書，也是太龐大了。學習大佬這個矩陣求導術方法，矩陣求導，算

一、矩陣求導一般來講，我們約定x=(x1,x2,...xN)Tx=(x1,x2,...xN)T，這是分母佈局。常見的矩陣求導方式有：向量對向量求導，標量對向量求導，向量對標量求導。 1、向量對

常見求導公式 1.∂(xTAx)∂x=(AT+A)x，x為向量 2.∂tr(XTX)∂X=2X，X為矩陣 3. ∂tr(XTAX)∂X=(A+AT)X，X為向量 4. ∂tr(ATB)∂A=B，X為向量 5. ∂tr(X)X=I，X為向量 6. ∂

前言本文為維基百科上矩陣微積分部分的翻譯內容。本文為原文的翻譯與個人總結，非一一對照翻譯。由於水平不足理解不夠處，敬請原諒與指出。原文地址https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus。原文為矩陣微積分，

矩陣求導術（上）矩陣求導的技術，在統計學、控制論、機器學習等領域有廣泛的應用。鑑於我看過的一些資料或言之不詳、或繁亂無緒，本文來做個科普，分作兩篇，上篇講標量對矩陣的求導術，下篇講矩陣對矩陣的求導術。本文使用小寫字母x表示標量，粗體小寫字母x 表示向量，