机器学习中的矩阵向量求导

求导的自变量用x1表示标量,x2表示n维向量,X表示m×n维度的矩阵,求导的因变量用y1表示标量,y2表示m维向量,Y表示p×q维度的矩阵

分子布局

自变量\因变量 标量y1
向量y2 矩阵Y
x1 普通求导,略

y2/x1

分子布局:m维列向量(默认布局)

分母布局:m维行向量

Y/x1

分子布局:p×q矩阵(默认布局)

分母布局:q×p矩阵

x2

y1/x2

分子布局:m维列向量(默认布局)

分母布局:m维行向量

y2/x2

分子布局:m×n雅克比矩阵(默认布局)

分母布局:n×m梯度矩阵

 
X

y1/X

分子布局:n×m矩阵

分母布局:m×n矩阵(默认布局)

   
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaoyids/p/15760327.html