一、矩阵求导 一般来讲，我们约定x=(x1,x2,...xN)T，这是分母布局。常见的矩阵求导方式有：向量对向量求导，标量对向量求导，向量对标量求导。1、向量对向量求导?2、标量对向量求导??...3、向量对标量求导?其他的可以参考wiki：维基百科矩阵求导公式二、几种重要的矩阵1、梯度（Gradient）??2、雅克比矩阵（Jacobian matrix）??...3、海森矩阵（Hessian matrix）?三、常用的矩阵求导公式??参考：https://blog.csdn.net/xtydtc/article/de
符号约定 矩阵求导 矩阵A对矩阵B求导的本质：矩阵A的每个元素分别对矩阵B中的每个元素进行求导。...以分母布局为例的矩阵求导的基本原则 1. 原则1：如果分子是标量函数，分母是列向量，那么求导结果要写成分母的形式，也就是列向量。 2....原则2：如果分子是列向量，分母是标量，那么求导结果要写成分子转置的形式，也就是行向量。 3....例1 A和x是p*1的矩阵，ATx = xTA，它们对x求导结果都是A。 例2 所以，公式2： 最小二乘估计推导 有用的公式 一些说明 1. 除了分母布局外，还有分子布局、混合布局。...根据导数矩阵的维度来判断别人的布局。
在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 ...矩阵对矩阵求导的定义 假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...矩阵对矩阵求导小结 由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。
本文承接上篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748，来讲矩阵对矩阵的求导术。使用小写字母x表示标量，粗体小写字母 表示列向量，大写字母X表示矩阵。...矩阵对矩阵的求导采用了向量化的思路，常应用于二阶方法求解优化问题。 首先来琢磨一下定义。矩阵对矩阵的导数，需要什么样的定义？...标量对矩阵的二阶导数，又称Hessian矩阵，定义为，是对称矩阵。对向量或矩阵求导都可以得到Hessian矩阵，但从矩阵 f出发更方便。...，求导时矩阵被向量化，弊端是这在一定程度破坏了矩阵的结构，会导致结果变得形式复杂；好处是多元微积分中关于梯度、Hessian矩阵的结论可以沿用过来，只需将矩阵向量化。...可以对求导来证明，一方面，直接求导得到；另一方面，引入，有, ，用链式法则得到。 。 ，A是m×n矩阵，B是p×q矩阵。可以对做向量化来证明，一方面，；另一方面，。 接下来演示一些算例。
指数函数可推出： x^(y+z)=x^y*x^z 所以（1）=》 =lim(x->0):d(a^x)(a^dx-1)/dx =lim(x->0) d(a^x)*M(a) （2） 分析2式看出，对 a^x的求导...，还原了自身，在2式中存在着 自身 d(a^x) 只不过后面多了个 M(a) 思路是让这个M(a)=1 这时我们可以推测出这个求导的结果必然是 其指数自身的一种形式对另一个值的积的形式！...k=lna 用 e^k 来表示a 当e成为常数后 那么仅剩下的k就由a自己表达了 为lna d(a^x)/dx= d((e^lna)^x)/dx 4 所有构思的目的就是为了得到4式，然后根据链式求导法则就以直接得出...4=> d(e^lna*x)/dx //链式求导，内函数为，lna*x =e^(lna*x) *lna求导，lna是常数，x求导为1...所以 结果为lna> =e^(lna*x)*lna= a^x * lna // 因为 e^x*lna=(e^lna)^x=a^x (5) 5式就是指数函数的求导结果了 发布者：全栈程序员栈长，
矩阵、向量的求导, 本质就是每个f分别对变元中的每个元素逐个求偏导，只不过写成了向量、矩阵形式而已。...同时也可以看出，一个n×1的向量对一个n×1的向量求导后，得到了一个n×n的矩阵。 导数拓展到矩阵 矩阵求导结果的布局 包括：分子布局或分母布局。 分子布局：求导结果的维度以分子为主。...常用公式推导 1、如果存在f(x)=A^T\mathbf{x}，那么： \frac{\partial f}{\partial \mathbf{x}}=A^T 另： $$ A= \left [ \begin...，参考学习链接： 矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇） 矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——基础篇） 矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——进阶篇） ---- 【手推机器学习】...矩阵求导--合集：https://www.bilibili.com/video/BV1xk4y1B7RQ/ ↩ 【矩阵的导数运算】1_标量向量方程对向量求导_分母布局_分子布局：https://www.bilibili.com
、对矩阵的求导。...布局 矩阵求导有两种布局： 分子布局（numerator layout） 分母布局（denominator layout） 下面用向量y\mathrm{\mathbf{y}}对标量xx求导简单说明这两种布局的区别...（采用这种布局的主要原因是向量对向量的求导就是一个矩阵了） 求导的类别 求导大致分为5类： 向量对标量 标量对向量 向量对向量 矩阵对向量 向量对矩阵 矩阵求导的大致规则如下： 对标量求导结果都要转置...，而标量对向量或者矩阵求导的话位置不变。...可以理解为把ww拆开多项，每一项分别做内积然后相加，就像多次项展开公式一样。
在之前写的上百篇机器学习博客中，不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演，但是并没有系统性的进行过讲解，因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的。...类似的结论也存在于标量对向量的求导，向量对向量的求导，向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导等。 ...矩阵向量求导定义 根据求导的自变量和因变量是标量，向量还是矩阵，我们有9种可能的矩阵求导定义，如下： 自变量\因变量 标量$y$ 向量$\mathbf{y}$ 矩阵$\mathbf{Y}$ 标量...另外三种向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导我们在第三篇再讲。 ...矩阵向量求导基础总结 有了矩阵向量求导的定义和默认布局，我们后续就可以对上表中的5种矩阵向量求导过程进行一些常见的求导推导总结求导方法，并讨论向量求导的链式法则。 （欢迎转载，转载请注明出处。
en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus 分子、分母布局： 分子布局：分子为列向量，或者分母为行向量； 分母布局：分母为列向量，或者分子为行向量； 运算类型： 标量，向量，矩阵...矩阵的求导就是在一定规则下把向量或者矩阵展开，一一对应进行求导。...需要注意的规则：（以下公式默认在分子布局下的结果，若分母布局需要转置） 在涉及矩阵的求导时，分子布局下无需转置，分母布局下需要转置； ? ? ? 常用公式： ? ，若A为对称矩阵，则 ?
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。...首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。...用定义法求解标量对矩阵求导 现在我们来看看定义法如何解决标量对矩阵的求导问题。其实思路和第一节的标量对向量的求导是类似的,只是最后的结果是一个和自变量同型的矩阵。 ...定义法矩阵向量求导的局限 使用定义法虽然已经求出一些简单的向量矩阵求导的结果，但是对于复杂的求导式子，则中间运算会很复杂，同时求导出的结果排列也是很头痛的。
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。 本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。...使用微分法求解矩阵向量求导 由于第一节我们已经得到了矩阵微分和导数关系，现在我们就来使用微分法求解矩阵向量求导。 ...迹函数对向量矩阵求导 由于微分法使用了迹函数的技巧，那么迹函数对对向量矩阵求导这一大类问题，使用微分法是最简单直接的。...微分法求导小结 使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。
鉴于公众号编辑器对公式很不友好，而本文涉及较多公式，所以就直接截图了 本文图片较多，建议在流量充足的条件下阅读
本文主要介绍在机器学习公式推导过程中经常会用到的矩阵和向量求导入门知识。...矩阵的导数也一样，也是对矩阵中各元素进行求导然后得到一个新的矩阵。 机器学习中最常用的矩阵求导有：标量对矩阵的求导，矩阵对标量求导以及向量对向量的求导。下面分别对这几种求导方式进行介绍。...标量对矩阵的求导 如果函数f把一个元素为实数的m×n矩阵 映射为一个实数，则 也就是实值函数f对矩阵X求导其实就是f对X的各元素分别求导得到一个与X同型的矩阵。...，于是得到 总结 本文主要介绍了矩阵和向量最基础最常见的几种求导法则，这些法则对于我们理解矩阵求导很重要，但其求导过程比较繁琐，所以我们在实际应用过程中多数时候并不会按这些法则对矩阵的每个元素进行逐个求导...，而是会利用一些常见的结论、公式和复合函数求导法则等，这些知识我们下一篇文章再介绍。
求导公式与法则 求导基础公式 \[(x^a)'= ax^{a-1} \\ (\sqrt{x})'=\frac{1}{2\sqrt{x}} \\ (\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}...'=-\frac{1}{\sqrt{1-x^2}} \\ (\arctan{x})'=\frac{1}{1+x^2} \\ (arccot{x})'=-\frac{1}{1+x^2} \] ---- 求导运算法则...设 u(x)、v(x)可导，则 四则求导法则 四则求微分法则 $$ (u\pm v)'=u'\pm v'$$ $$d(u\pm v) = du\pm dv$$ $$ (1)(uv)'=u'v+v'u\...(3)d(uvw)=vwdu+uwdv+uvdw (\frac{u}{v})'=\frac{u'v-uv'}{v^2} d(\frac{u}{v})=\frac{vdu-udv}{v^2} 复合函数求导法则...\phi^{'}(x) 反函数求导法则 \[(1)设y=f(x)可导且f^{'}(x)\neq0，又x=\phi(y)为其反函数，则x=\phi(y)可导，且\\ \phi^{'}(y)=\frac
自己理解：当积分上限为被积函数的自变量时，变限积分在某一点的导数等于被积分函数在这一点的值，就是说积分这一点的增量为被积分函数在这一点的值乘以自变量增量区间大小，求导求出来的就是这一点的导数即为被积分函数在这一点的值...自变量增量区间为某个函数时，此函数也需要进行求导方可平衡。
LaTex_Wiki LaTex应用 由于LaTeX是通过语法来排版的，可以生成需要的图形，乐谱、棋谱、数学公式、化学结构式、电路图等，本文中主要介绍其数学公式中的应用。...LaTex编辑公式 本文中重点是介绍LaTex在数学公式编辑方面的应用，使用编辑器Typora。...以下例子通过段内进行展示 $：用于公式的包裹 {}：将特殊内容包含起来 \常用于特殊字符，比如希腊字母、各种特殊符号 _、^：上、下标 在LaTeX中插入数学公式 Latex数学公式表 LaTex神器...i - h_\theta (x^i))^2 均方误差 J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i = 0} ^m(y^i - h_\theta (x^i))^2 对齐和非对齐公式...矩阵 $$ \begin{matrix} 1 & x & x^2 \\ 1 & y & y^2 \\ 1 & z & z^2 \\ \end{matrix
通过 求导矩阵 对多项式求导： 例： 则声明其系数向量与次数矩阵。...将 D 与 y 做乘，则得到求导后的系数： 对应数学表达式： 同理，可推导 积分矩阵 ： 因此，对于式 ，其积分矩阵为： 原式线性多项式最高次幂为1，则积分后最高次幂为2，则积分矩阵要表达 2 次的系数...则对于 ，积分矩阵为： 将 与 系数向量 做乘，则得到积分后的系数： 对应数学表达式： 注意该不定积分没有常数项。...启发：该方法很好理解，利用了矩阵的性质，实现了系数的自动变换与落位，在计算实现时可以考虑该方法减少迭代次数，提高运算效率。但是可能只适合线性多项式。...下面是一个 matlab 的例题，我先通过求导矩阵求其求导后，在通过积分矩阵求其原式，但是不带常数项。
\frac{}{}:分数表示 \partial: 偏导符号 \mathrm{d}t:正规的导数d（正体）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内...
在机器学习中会经常用到求导数相关的许多求导公式，比如在梯度下降中就经常用到，其中最常用的就是一下几个： image.png 第一个是对幂函数的求导。...第二个是对指数函数的求导，其中第三个是第二个的特例，当a=e的时候，这个时候lne的值恰好为1。 第四个导数是对数函数的导数。...按照上面的公式来看，如果令“Loss=0”，也就是令所有真实值与拟合值误差的平方为零，就等于说这个模型是可以准确描述真实世界数据的。而让Loss为零时的w与b，就是描述这个模型的参数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
