zoukankan      html  css  js  c++  java

  • Machine Learning 之怎样完成矩阵的参数求导.

    感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30678.html

    函数f(x)关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    函数f(x)关于向量X^T的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    m维行向量函数f(x)=(f1(x),...,fm(x))关于向量x的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    f(A)关于m*n矩阵A的的梯度

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    对向量的偏导数

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAy可以看成内积<x,Ay>，那么对x求偏导就是Ay

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    yTAx可以看成内积<y,Ax>,进而可以变为<ATy,x>,所以对x求偏导就是A^Ty

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    XTAX可以堪称内积<x,Ax>,由于两个边都有，当对左边求偏导结果是Ax，此时变为<ATx,x>继续对右边求偏导结果就是ATx,那么两个接起来就是Ax+ATx

    迹函数的梯度矩阵

    对于一个n阶方阵A的迹被定义为方阵A的主对角线的元素之和，通常对方阵的求迹操作写成trA,于是我们有

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的矩阵迹的微分：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    常用的迹函数的梯度矩阵举例：

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹是对角线上的元素和，所以对A求偏导，此时矩阵A的非对角线上的元素为0，对角线上的元素为1

    机器学习之如何完成矩阵的参数求导？

    如上所示迹AB对A求偏导数，对Apl的结果为Blp,那么也就是B矩阵的转置了
  • 相关阅读:
    【UVA11324】 The Largest Clique （Tarjan+topsort/记忆化搜索）
    【洛谷2245】 星际导航 （最小瓶颈路）
    【UVA10816】Travel in Desert （最小瓶颈路+最短路）
    【洛谷 5002】专心OI
    炸金花【大模拟】
    【BZOJ1055】[HAOI2008]玩具取名（区间DP）
    【BZOJ1296】[SCOI2009]粉刷匠 （DP+背包）
    NOIP前的模板
    获取<考试>博文密码！o(*≧▽≦)ツ
    这是个萌新的萌新博客
  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/lihanlin/p/12657747.html
Copyright © 2011-2022 走看看