大家好，这是我的第一篇博客。 矩阵求导（Matrix Derivation，或者Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。其本质是多元变量的微积分，只是把求导应用在了矩阵上，不同在于这些求导是按照一定规则排列的。因此，说简单也很简单，在矩阵理论的书籍中一般会介绍雅克比（Jacobi）矩阵，点到为止，也
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2024-03-13 13:19:03
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向量变元的实值标量函数 $f(\boldsymbol{x}), \boldsymbol{x}=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{T}$ 梯度向量形式 $\nabla_{x} f(\boldsymbol{x})=\frac{\partial f(\bo ...
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2021-10-28 10:37:00
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一个求导的例子问题 说明： y、w为列向量，X为矩阵 说明：因为分子为标量，标量的转置等于本身，所以对分子进行转置操作，其等价于第二部分。
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2020-06-30 15:47:00
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一、矩阵求导: 一般来讲，我们约定x=(x1,x2,x3....xn)的转置(分母布局，关于分子布局自行参=
原创
2022-05-31 11:57:50
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矩阵求导这两篇文zhihu.com/p/24863977比记公式靠谱多了。对于求导的数学形式可以看看这个PPT。http://wenku.baidu.com/link?url=f109MlZkctazXKxECYea-d5yFvU5xeub1jmFfq3
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2022-12-27 18:32:58
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在看机器学习书籍的时候，经常会用到矩阵求导，因此，总结一下自己对于矩阵（向量）求导的一些思考，便于后期查阅。
下面的内容主要是参考Andrew Ng的课程里介绍的关于矩阵的迹以及矩阵求导的思想，总结而成的笔记。
首先，先介绍一个矩阵的导数的概念，假设\(A_{m\times n}\)为一个\(m\times n\)的矩阵，\(
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2023-12-01 18:29:23
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一 矩阵求导复杂矩阵问题求导方法：可以从小到大，从scalar到vector再到matrix。 x is a column vector, A is a matrixd(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT&nbs
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2023-07-04 19:34:16
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 ...
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2021-09-16 10:33:00
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在机器学习过程中，我们经常会对矩阵进行相关的操作，现对矩阵求导方法进行概
原创
2023-04-05 19:43:13
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矩阵微分（matrix derivatives）
1. 字典学习中的最小二乘法
{Dopt,Wopt}=argminD,W∑ℓ=1L∥wℓ∥+γ∥X−DW∥2
使用迭代求解的思路，优化上述问题，固定 W，上述问题就转换为单目标优化问题，此时可用最小二乘法的思路，给出 D 的显式解：
(X−DW)WT=0⇒D=(XWT)(WWT)−1
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2017-03-29 17:15:00
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标量矩阵的求导，定义为∂f∂X=[∂f∂Xij]\frac{\partial f}{\partial X}=\left[\frac{\partial f}{
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2022-12-03 00:00:31
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矩阵求导术：https://tminka.github.io/papers/matrix/minka-matrix.pdf
原创
2021-08-19 12:36:18
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## 矩阵求导 Python
作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何使用 Python 实现矩阵求导。在开始之前，让我们先了解一下整个流程，然后逐步进行每一步的解释。
### 流程概述
下面是我们将要执行的步骤以及对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
| --- | --- |
| 1. 定义矩阵变量 | `import numpy as np``A = np.array([[1, 2
原创
2023-07-29 11:37:50
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dFdX=[∂F∂ξ11∂F∂ξ12…∂F∂ξ1n⋮⋮⋮∂F∂ξn1∂F∂ξn2…∂F∂ξnn]\dfrac {d\mathbf{F}}{d\mathbf{X}}=\begin{bmatrix}\dfrac {\partial F}{\partial \xi_{11}} & \dfrac {\partial F}{\partial \xi_{12}} & \ld...
原创
2021-05-20 23:00:20
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# 矩阵求导在Python中的应用
在现代科学与工程中，矩阵运算无处不在，特别是在机器学习与深度学习领域，矩阵求导是非常重要的基础。本文将介绍矩阵求导的基本概念，包括如何在Python中进行矩阵求导的计算，并给出具体的代码示例。我们还将使用流程图与类图来更好地说明相关概念。
## 矩阵求导的基本概念
矩阵求导是对矩阵变量进行求导的一种方式。它通常用于优化问题，比如在神经网络中，我们需要对损失
介绍本期主要实现Vector类的自动求导的功能。这个功能听起来蛮麻烦的，实际上理解原理以后，实现起来还是比较简单的。原理的话，网络上有很多关于这方面的讨论，比如：tensorflow的函数自动求导是如何实现的？www.zhihu.comokcd00.oschina.io原理我这里不做过多的展开，只是大致上说一下。本质上是在利用链式求导法则。实现思路大概是这样的，比如： 是多少？通过普通的链式法则可
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2023-09-05 22:34:53
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# PyTorch矩阵对矩阵求导指南
## 引言
在深度学习领域，PyTorch是一种常用的框架，用于实现神经网络和其他机器学习算法。其中一个常见的任务是对矩阵对矩阵求导。本文将向你介绍如何使用PyTorch实现这个任务。
## 整体流程
下面是实现PyTorch矩阵对矩阵求导的总体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Develope
原创
2023-12-29 07:33:38
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