讲解推导金沙娱樂城js333首頁公式的技巧

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文章关键词:金沙娱樂城js333,向量导数

  “矩阵求导”似乎是一个三不管的区域。虽然原理确实是数学分析中所讲的多元函数求导,但是总结一些公式以及复合函数求导的法则还是必要的,毕竟逐分量地求导太累而且易出错,例如一旦涉及矩阵乘法,要把结果展开实在是太麻烦了,更不要说多层函数嵌套(对应于深层神经网络)的情形了。

  网络上确实有一些相关的资料,或者某些机器学习的教材后面附录里偶尔也有涉及,但是要么是不系统,要么是互相定义不统一(例如有的求导结果要转置一下,有的不要),要么是太过艰深(对大多数人而言,只想学习求导法则以便在实践中使用,而不是引入一堆晦涩难懂的数学概念)。

  最近,我整理了一份相关的讲义,金沙娱樂城js333首頁主要面向的读者是希望快速掌握机器学习中求导方法的学习者。因为内容比较多,所以整理成了 pdf 放在 github 上,链接如下(导出的文件名为 matrix vector derivatives for machine learning.pdf。原始 markdown 文件一并放了出来,非商业用途可自取修改):

  自认为这份资料比较成体系,较为清楚地总结和解释了如何在机器学习中应用矩阵求导(例如 BP 算法中很多资料中间会出现一步向量对矩阵求导,这份资料中用一条“线性变换的求导法则”代替了,避免了“向量对矩阵求导的结果是什么”这种玄学问题)。金沙娱樂城js333首頁

  另外,讲义中包括了相当一部分具体的算例,讲解推导公式的技巧,而不仅仅是公式的罗列,这可能是其他资料比较欠缺的。有兴趣的读者不妨一看。

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