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  • 学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning

    学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning 
    https://explained.ai/matrix-calculus/index.html

    本文试图解释为了理解深度神经网络的训练所需的所有矩阵演算。我们假设除了您在微积分1中学到的知识之外没有任何数学知识,并提供链接以帮助您在需要时刷新必要的数学。请注意,你不会需要你开始学习训练,并在实践中使用深度学习之前,了解该材料; 相反,这些材料适用于那些已经熟悉神经网络基础知识的人,并希望加深他们对基础数学的理解。不要担心,如果你在路上的某个时刻遇到困难 - 只需返回并重读前一部分,并尝试写下并完成一些例子。如果你仍然陷入困境,我们很乐意回答你的问题在forums.fast.ai上的理论类别。注意:本文末尾有一个参考部分,总结了这里讨论的所有关键矩阵演算规则和术语。

    内容介绍
    评论:标量衍生规则
    矢量微积分和偏导数的介绍
    矩阵演算
    雅可比的概括
    向量元素二元运算符的导数
    涉及标量扩展的衍生物
    矢量和减少
    连锁规则
    神经元激活的梯度
    神经网络损失函数的梯度
    关于权重的梯度
    关于偏见的衍生物
    摘要
    矩阵微积分参考
    渐变和雅可比
    向量的元素操作
    标量扩展
    矢量减少
    连锁规则
    符号
    资源

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/edisp/p/10371014.html
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