国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

矩陣求導(dǎo)常用公式

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了矩陣求導(dǎo)常用公式。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

1 引言

常見的求導(dǎo)有,標(biāo)量對標(biāo)量求導(dǎo),向量對標(biāo)量,矩陣對標(biāo)量,標(biāo)量對向量,向量對向量,標(biāo)量對矩陣。求導(dǎo)的幾種形式:
矩陣求導(dǎo)常用公式
字符標(biāo)示:
A 大寫粗體表示矩陣
a 小寫粗體表示向量
a 小寫粗體表示標(biāo)量
tr(X) 表示跡,主對角線之和
det(X) or |X| 表示
字母表前面部分表示常量(如 a,b,c…),字母表后面部分表示變量(如 t,x,y,…)

2 向量的導(dǎo)數(shù)

2.1 向量對標(biāo)量求導(dǎo) Vector-by-scalar

y 向量為 y = [ y 1 y 2 ? y m ] T {\displaystyle \mathbf {y} ={\begin{bmatrix}y_{1}&y_{2}&\cdots &y_{m}\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}} y=[y1??y2????ym??]T, 對 x 求導(dǎo),結(jié)果為列

? y ? x = [ ? y 1 ? x ? y 2 ? x ? ? y m ? x ] {\displaystyle {\frac {\partial \mathbf {y} }{\partial x}}={\begin{bmatrix}{\frac {\partial y_{1}}{\partial x}}\\{\frac {\partial y_{2}}{\partial x}}\\\vdots \\{\frac {\partial y_{m}}{\partial x}}\\\end{bmatrix}}} ?x?y?=???????x?y1???x?y2????x?ym?????????

2.2 標(biāo)量對向量求導(dǎo) Scalar-by-vector

y 為標(biāo)量,對向量 x = [ x 1 x 2 ? x n ] T {\displaystyle \mathbf {x} ={\begin{bmatrix}x_{1}&x_{2}&\cdots &x_{n}\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}} x=[x1??x2????xn??]T 求導(dǎo),結(jié)果為行
矩陣求導(dǎo)常用公式

2.3 向量對向量求導(dǎo) Vector-by-vector

輸出向量為 y = [ y 1 y 2 ? y m ] T {\displaystyle \mathbf {y} ={\begin{bmatrix}y_{1}&y_{2}&\cdots &y_{m}\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}} y=[y1??y2????ym??]T
輸入向量為 x = [ x 1 x 2 ? x n ] T {\displaystyle \mathbf {x} ={\begin{bmatrix}x_{1}&x_{2}&\cdots &x_{n}\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}} x=[x1??x2????xn??]T
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中全連接層的形式就是如此
矩陣求導(dǎo)常用公式
這種矩陣也稱為雅各布矩陣

3 矩陣的導(dǎo)數(shù)

3.1 矩陣對標(biāo)量求導(dǎo) Matrix-by-scalar

矩陣求導(dǎo)常用公式

3.2 標(biāo)量對矩陣求導(dǎo) Scalar-by-matrix

矩陣求導(dǎo)常用公式

4 常用求導(dǎo)公式

字符標(biāo)示:
a, b, c, d, and e 為常量, 標(biāo)量 u, and v 由 x, x, or X中的一個計算而來;
a, b, c, d, and e 為常量向量, 向量 u, and v 由 x, x, or X中的一個計算而來;
A, B, B, D, and E 為常量矩陣, 向量 U, and V 由 x, x, or X中的一個計算而來;

4.1 向量對向量求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式

4.2 標(biāo)量對向量求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式
矩陣求導(dǎo)常用公式

4.3 向量對標(biāo)量求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式

4.4 標(biāo)量對矩陣求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式
矩陣求導(dǎo)常用公式
矩陣求導(dǎo)常用公式

4.5 矩陣對標(biāo)量求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式

4.6 標(biāo)量對標(biāo)量求導(dǎo)

矩陣求導(dǎo)常用公式

參考

Matrix calculus文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409891.html

到了這里,關(guān)于矩陣求導(dǎo)常用公式的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • 張量、標(biāo)量、向量和矩陣

    張量、標(biāo)量、向量和矩陣

    張量、標(biāo)量、向量和矩陣 https://github.com/bovem/publications/tree/master/Linear%20Algebra 張量是一個數(shù)據(jù)數(shù)組(數(shù)字、函數(shù)等),它以任意數(shù)量(0 或更大)的維度展開。維數(shù)稱為張量秩。 秩 0 張量 沒有維度(0)的張量。 A 是 0 維張量 秩 1 張量 僅在一維中展開的張量。 一維張量示例 秩 2 張量

    2024年02月16日
    瀏覽(20)
  • 標(biāo)量、向量、矩陣和張量的區(qū)別?

    標(biāo)量、向量、矩陣和張量是數(shù)學(xué)和物理學(xué)中常用的概念,它們在多維數(shù)據(jù)表示和處理中扮演著關(guān)鍵角色。下面是這些概念的基本區(qū)別: 標(biāo)量(Scalar): -標(biāo)量是單個數(shù)字,用于表示單一的量。 -它沒有方向。 -在數(shù)學(xué)中,標(biāo)量通常指實數(shù)或復(fù)數(shù)。 向量(Vector): -向量是一系列數(shù)

    2024年01月22日
    瀏覽(21)
  • 標(biāo)量、向量、矩陣、張量之間的區(qū)別和聯(lián)系

    標(biāo)量 標(biāo)量(scalar):一個標(biāo)量就是一個單獨的數(shù)(整數(shù)或?qū)崝?shù)),不同于線性代數(shù)中研究的其他大部分對象(通常是多個數(shù)的數(shù)組)。標(biāo)量通常用斜體的小寫字母來表示,例如:x mathit xx,標(biāo)量就相當(dāng)于Python中定義的 x = 1 向量 向量(vector):一個向量表示一組有序排列的數(shù),通過次序

    2024年02月08日
    瀏覽(24)
  • 【線性代數(shù)】矩陣求導(dǎo)的本質(zhì)與分子布局、分母布局的本質(zhì)(矩陣求導(dǎo)——本質(zhì)篇)

    【線性代數(shù)】矩陣求導(dǎo)的本質(zhì)與分子布局、分母布局的本質(zhì)(矩陣求導(dǎo)——本質(zhì)篇)

    我將嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卣f明矩陣求導(dǎo)的本質(zhì)與分子布局、分母布局的本質(zhì)。希望對初學(xué)的同學(xué)、想理解本質(zhì)的同學(xué)提供一些幫助。 注1 :看懂本文只需了解本科階段高等數(shù)學(xué)的偏導(dǎo)如何求、本科階段線性代數(shù)的矩陣的定義,無需任何其他知識。 注2 :本文若無特殊說明,則約定向量均為列

    2024年02月10日
    瀏覽(24)
  • 【矩陣論】3. 矩陣函數(shù)——矩陣函數(shù)求導(dǎo)

    【矩陣論】3. 矩陣函數(shù)——矩陣函數(shù)求導(dǎo)

    矩陣論的所有文章,主要內(nèi)容參考北航趙迪老師的課件 [注]由于矩陣論對計算機比較重要,所以選修了這門課,但不是專業(yè)搞數(shù)學(xué)的,所以存在很多口語化描述,而且對很多東西理解不是很正確與透徹,歡迎大家指正。我可能間歇性忙,但有空一定會回復(fù)修改的。 矩陣論 1

    2024年02月02日
    瀏覽(21)
  • 一文讀懂標(biāo)量、向量、矩陣、張量的關(guān)系

    一文讀懂標(biāo)量、向量、矩陣、張量的關(guān)系

    參考文章: 跳轉(zhuǎn) 標(biāo)量只有大小概念,沒有方向的概念。通過一個具體的數(shù)值就能表達完整。 比如:重量、溫度、長度、提及、時間、熱量等都數(shù)據(jù)標(biāo)量。 百度百科版本: 標(biāo)量(scalar),亦稱“無向量”。有些物理量,只具有數(shù)值大小,而沒有方向,部分有正負之分。物理

    2023年04月08日
    瀏覽(18)
  • 深度學(xué)習(xí)標(biāo)量、向量、矩陣、張量之間的區(qū)別與聯(lián)系

    深度學(xué)習(xí)標(biāo)量、向量、矩陣、張量之間的區(qū)別與聯(lián)系

    前言 深度學(xué)習(xí) 的表現(xiàn)之所以能夠超過傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法離不開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是 向量 和 矩陣 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的輸入是向量,然后通過每個矩陣對向量進行線性變換,再經(jīng)過激活函數(shù)的非線性變換,通過層層計算最終使得 損失函數(shù)的最小化 ,完

    2024年02月16日
    瀏覽(19)
  • MATLAB矩陣的加法和減法、MATLAB除法、標(biāo)量操作

    MATLAB矩陣的加法和減法 MATLAB矩陣可以有加法和減法的操作,但是兩個操作數(shù)的矩陣必須具有相同的行數(shù)和列數(shù)。 在MATLAB中建立一個腳本文件,代碼如下: 運行該文件,顯示結(jié)果: MATLAB 中有兩種矩陣除法符號:即左除“\” 和右除 “/” 。 注意 :這兩個操作數(shù)的矩陣必須

    2024年01月24日
    瀏覽(27)
  • 張量(Tensor)、標(biāo)量(scalar)、向量(vector)、矩陣(matrix)

    張量(Tensor)、標(biāo)量(scalar)、向量(vector)、矩陣(matrix)

    張量(Tensor)、標(biāo)量(scalar)、向量(vector)、矩陣(matrix) Python Numpy 切片和索引(高級索引、布爾索引、花式索引) Python NumPy 廣播(Broadcast) 張量(Tensor) :Tensor = multi-dimensional array of numbers 張量是一個多維數(shù)組,它是標(biāo)量,向量,矩陣的高維擴展 ,是一個數(shù)據(jù)容器,張

    2024年02月03日
    瀏覽(24)
  • 基于矩陣求導(dǎo)的線性回歸

    矩陣求導(dǎo) 考慮矩陣乘法 A ? B = C A cdot B = C A ? B = C 考慮Loss函數(shù) L = ∑ i m ∑ j n ( C i j ? p ) 2 L = sum^m_{i}sum^n_{j}{(C_{ij} - p)^2} L = i ∑ m ? j ∑ n ? ( C ij ? ? p ) 2 考慮C的每一項導(dǎo)數(shù) ▽ C i j = ? L ? C i j triangledown C_{ij} = frac{partial L}{partial C_{ij}} ▽ C ij ? = ? C ij ? ? L

    2023年04月20日
    瀏覽(23)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包