矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分(Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。矩阵求导实际上是多元变量的微积分问题,只是应用在矩阵空间上而已,即为标量求导的一个推广,他的定义为将自变量中的每一个数与因变数中的每一个数求导。



矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分(Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。矩阵求导实际上是多元变量的微积分问题,只是应用在矩阵空间上而已,即为标量求导的一个推广,他的定义为将自变量中的每一个数与因变数中的每一个数求导。



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
学习总结(
矩阵求导的技术,在统计学、控制论、机器学习等领域有广泛的应用。鉴于我看过的一些资
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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