文章目录

神经网络向量形式:
神经网络矩阵形式:
神经网络损失函数：
求导：
- 求导前准备：
- 求解析解：
- 感知机求∂L/∂w：
- 感知机求∂L/∂w1,∂L/∂w2：
附录：方便查寻找使用
- 想要完成新的任务，掌握矩阵求导必不可少。
- 一般处理ＡX型:
- 处理Ａ.TＡ/X型:
- 处理AB/X型:
- 处理ABCX型:
- 处理Ａ.T/X.T型:

神经网络向量形式:

y=wT.x+by = w^T . x +by=wT.x+b
这只是一个样本的处理，行向量点乘列向量。而我们实际操作使用的是矩阵形式。

神经网络矩阵形式:

矩阵形式Ｘ放在前面，所以都是ｘ.dot()，我们使用numoy处理都是使用矩阵。

神经网络损失函数：

求导：

求导前准备：

以下非常重要要当做基本公式使用．
公式１：

公式２：

公式３：

求解析解：

使用三个公式

感知机求∂L/∂w：

使用公式1

感知机求∂L/∂w1,∂L/∂w2：

∂L/∂w2使用公式１，∂L/∂w1使用公式１和反向传递的误差

附录：方便查寻找使用

想要完成新的任务，掌握矩阵求导必不可少。

一般处理ＡX型:

处理Ａ.TＡ/X型:

处理AB/X型:

处理ABCX型:

处理Ａ.T/X.T型:

机器学习：神经网络矩阵形式，向量形式，矩阵求导相关推荐

向量、矩阵求导的重要公式
书接上文标量.向量与矩阵的求导https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/113107265 几个公式要牢记,机器学习算法推导用的上向 ...
标量、向量、矩阵求导
0.符号说明本文会用到的几个量: 标量: c c \rm c 向量: n n n维列向量 x" role="presentation">xx\boldsymbol ...
机器学习中的线性代数之矩阵求导
前面针对机器学习中基础的线性代数知识,我们做了一个常用知识的梳理.接下来针对机器学习公式推导过程中经常用到的矩阵求导,我们做一个详细介绍. 矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分 ...
标量、向量、矩阵求导大全
1.正则化原定的损失函数: J = − 1 m ∑ i = 1 m ( y ( i ) log ⁡ ( a [ L ] ( i ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ⁡ ( 1 − a ...
机器学习标量、向量、矩阵的求导 PyTorch自动求导
1 说明本文是学习Dive into Deep Learning中相应内容做出的总结和一些实现代码,原文链接:矩阵计算. 2 求导学习PyTorch的自动求导之前首先需要知道求导的过程. 注意:可 ...
[机器学习-数学] 矩阵求导(分母布局与分子布局)，以及常用的矩阵求导公式
一, 矩阵求导 1,矩阵求导的本质矩阵A对矩阵B求导: 矩阵A中的每一个元素分别对矩阵B中的每个元素进行求导. A1×1A_{1\times1}A1×1, B1×1B_{1\times1}B1×1 ...
矩阵求导术（上、下）
点击上方"Datawhale",选择"星标"公众号第一时间获取价值内容矩阵求导的技术,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料或言 ...
矩阵论（八）：矩阵微分与矩阵求导
矩阵论专栏:专栏(文章按照顺序排序) 做机器学习的几乎避免不了矩阵求导,尤其是神经网络方面的,反向传播算法说白了就是在做矩阵求导,拿到代价函数对模型中每个参数矩阵的导数,才能找到一个下降方向,进而更新 ...
二阶矩阵转置怎么求_矩阵求导术（下）
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 ...
矩阵求导（一）-- 求导的定义和布局约定
本系列主要参考张贤达的<矩阵分析与应用>第三章矩阵微分和下面的博客内容进行学习,并整理成学习笔记.学习路线参考SinclairWang的文章--矩阵求导入门学习路线,按下面推荐顺序学习, ...

机器学习：神经网络矩阵形式，向量形式，矩阵求导

文章目录

神经网络向量形式:

神经网络矩阵形式:

神经网络损失函数：

求导：

求导前准备：

求解析解：

感知机求∂L/∂w：

感知机求∂L/∂w1,∂L/∂w2：

附录：方便查寻找使用

想要完成新的任务，掌握矩阵求导必不可少。

一般处理ＡX型:

处理Ａ.TＡ/X型:

处理AB/X型:

处理ABCX型:

处理Ａ.T/X.T型:

机器学习：神经网络矩阵形式，向量形式，矩阵求导相关推荐

最新文章

热门文章