机器学习中矩阵求导法则

简介: 矩阵求导的本质上就是矩阵中元素对元素的求导,只是将其按照矩阵的形式进行一些规范化的写法罢了

一、定义法求导

矩阵求导的本质上就是矩阵中元素对元素的求导,只是将其按照矩阵的形式进行一些规范化的写法罢了

标量、向量、矩阵

组成9种求导的情况

  • 其中标量对于其他三种求导比较容易就不过多叙述了
  • 向量对于向量求导,一般先分成单个元素对于向量求导即可
  • 向量对于矩阵求导,一般先把矩阵按照行或者列划分成分块矩阵,然后就成为向量与向量的求导
  • 矩阵对于矩阵的求导仍然是采取分块的思想进行,分成向量和矩阵的求导

了解了求导的定义之后,如何将求导结果用矩阵表示就是下面这一部分所叙述的

二、分子与分母布局

  • 分子布局

    顾名思义就是按照分子的形状进行布局,例如分子为m 1阶矩阵,那么求导之后也是按照m 1阶进行排布

  • 分母布局

    按照分母的形状进行布局,与分子布局差一个转置

三、常见求导法则

矩阵求导仍然满足链式法则,以及加法等等法则

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