一、矩阵对矩阵求导的定义
假如有p×q矩阵F要对m×n的矩阵X求导，根据第一篇求导布局的定义，矩阵F的pq个元素要对矩阵X的mn个值分别求导，所以求导结果一共有mnpq个，求导的结果如何排列：
1.1 两种求导的定义：
（1）矩阵 F FF 对矩阵 X XX中的每个值 X i j X_{i j}X
ij
求导，这样对于矩阵 X XX 每一个位置 ( i , j ) (i, j )(i,j)求导得到一个矩阵
【机器学习中的矩阵求导】（五）矩阵对矩阵求导
2022-04-26
119
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
假如有p×q矩阵F要对m×n的矩阵X求导，根据第一篇求导布局的定义，矩阵F的pq个元素要对矩阵X的mn个值分别求导，所以求导结果一共有mnpq个，求导的结果如何排列：
目录
相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
算法
|
6月前
|
机器学习/深度学习
Python
【Python 机器学习专栏】混淆矩阵与 ROC 曲线分析
【4月更文挑战第30天】本文介绍了机器学习中评估模型性能的两种工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵显示了模型在不同类别上的预测情况，包括真正例、假正例、真反例和假反例，帮助评估模型错误类型和数量。ROC曲线则通过假正率和真正率展示了模型的二分类性能，曲线越接近左上角，性能越好。文章还提供了Python中计算混淆矩阵和ROC曲线的代码示例，强调它们在模型选择、参数调整和理解模型行为中的应用价值。
190
0
0
|
6月前
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
算法
|
6月前
|
机器学习/深度学习
JavaScript
Python
GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法（js和python代码）
GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法（js和python代码）
168
0
0
|
6月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
|
机器学习/深度学习
监控
PyTorch
|
机器学习/深度学习
|
机器学习/深度学习
算法
|
机器学习/深度学习
|
6月前
|
机器学习/深度学习
存储
搜索推荐
利用机器学习算法改善电商推荐系统的效率
电商行业日益竞争激烈，提升用户体验成为关键。本文将探讨如何利用机器学习算法优化电商推荐系统，通过分析用户行为数据和商品信息，实现个性化推荐，从而提高推荐效率和准确性。
232
14
14
热门文章
最新文章
1
阿里云人工智能平台 PAI 扩散模型加速采样算法论文入选 CIKM 2023
2
【AAAI 2024】再创佳绩！阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选
3
阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选EMNLP 2023
4
基于区块链的机器学习模型创建方案
5
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
6
吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）
7
阿里文娱测试实战：机器学习+基于热度链路推荐的引流，让对比测试更精准
8
机器学习实战之树回归
9
用验证机制加强神经网络的能力：研究者提出机器学习防御措施
10
写给人类的机器学习 翻译完成
1
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
300
2
机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】
180
3
基于机器学习的用户行为分析与个性化推荐系统
448
4
【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）（二）
281
5
【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）（一）
339
6
机器学习PAI常见问题之配了exporter_type: "final"，训练完却没有如何解决
416
7
机器学习PAI常见问题之安装pyalink卡在qtconsole 4.0如何解决
77
8
基于Pytorch的机器学习Regression问题实例（附源码）
75
9
机器学习PAI常见问题之部署报错如何解决
146
10
机器学习PAI常见问题之训练模型报错如何解决
183