学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning https://explained.ai/matrix-calculus/index.html 本文试图解释为了理解深度神经网络的训练所需的所有矩阵演算.我们假设除了您在微积分1中学到的知识之外没有任何数学知识,并提供链接以帮助您在需要时刷新必要的数学.请注意,你不会需要你开始学习训练,并在实践中使用深度学习之前,了解该材料; 相反,这些材料适用于那些已经熟悉神经网络基础知识的人,并希望…

目录:Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics,3rd_[Magnus2019] Title -16 Contents -14 Preface -6 Part One - Matrices 1 1 Basic properties of vectors and matrices 3 1.1 Introduction 3 1.2 Sets 3 1.3 Matrices: additio…

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今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/…

转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…

正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning   How do I learn mathematics for machine learning? Promoted by Time Doctor Software for productivity tracking. Time tracking and productivity improvement software with screenshots…

一元函数的导数 对于函数\(y=f(x)\),导数可记做\(f'(x_0)\).\(y'|x=x_0\)或\(\frac{dy}{dx}|x=x_0 \).定义如下: \[f'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{f(x_0+\Delta x) - f(x)}{\Delta x}\] 一阶导数也是一个函数,这个函数的导数称为二阶导数,可以依此递归定义. \[f^{(n…

trace 的一个十分重要的性质在于线性性, Tr(A+B)=Tr(A)+Tr(B)Tr(cA)=cTr(A) 1. 基本性质 Tr(A)=Tr(AT) Tr(AB)=Tr(BA) Tr(ABC)=Tr(BCA)=Tr(CAB) 因此如果 A 和 C 互逆的话,三者相乘的 Trace,等于中间方阵的 Trace: 2. 拓展 ∇ATr(AB)=BT 试证明,∇ATr(ABATC)=CAB+CTABT 反复利用求导的链式法则,以及 ∇ATr(AB)=BT,还有 Tr(A)=Tr(AT) 等基本等式…