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矩阵求导

时间:2020-11-07 16:30:37      阅读:15      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:gradient   lan   统计分析   title   方式   tle   布局   img   分析   

一、矩阵求导:

一般来讲,我们约定x=(x1,x2,x3....xn)的转置,这是分母布局,当然还有分子布局。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 

       注释: Numerator layout : 分子布局

                  Denominator layout : 分母布局

                《多元统计分析》课堂,按照分子布局来讲。

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2、标量对向量求导

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3、向量对标量求导

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二、几种重要的矩阵(参见我另一篇博客:https://www.cnblogs.com/cy0628/p/13815909.html

1、梯度(Gradient)

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2、雅克比矩阵(Jacobian matrix)

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3、海森矩阵(Hessian matrix)

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三、常用的矩阵求导公式

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另外:我觉得知乎上某人写的挺好,现给出链接供参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748

书籍推荐:The matrix cookbook (矩阵计算)pdf版本,适合矩阵求导和计算,下载链接:https://pan.baidu.com/s/1CzVIct_1J1pOkOIWW2o_7w

 

参考文献:The matrix cookbook 

                  https://www.cnblogs.com/jiaxinwei/p/11450561.html

矩阵求导

标签:gradient   lan   统计分析   title   方式   tle   布局   img   分析   

原文地址:https://www.cnblogs.com/cy0628/p/13938001.html

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