在AI算法推导中遇到的问题，例如y=xTx对x如何求导？这方面的知识一般从哪里获取？
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关注这个求导如下：
一般标量对向量求导是通过trace trick， 这方面内容可以参考高等代数的矩阵微分学本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 6无用举报 编辑记录
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- 2023-03-17 12:33回答 7 已采纳 这个题目其实很简单，回文数左右两边的字符都是成对的，只有正中间的一个字符是单个的。所以偶数个的字符都可以在第一次输出，然后每行（包括第一行）输出一个单个的字符即可。下面是c语言代码，没有简化，时间复杂
- 2022-05-06 03:10回答 2 已采纳 正则表达式即可<img src=\\"([\S\s]*?)" ` content: "<p><img src=\"data:image/jpeg;base64,/9j/4AA
- 2016-01-22 23:00回答 3 已采纳 This works fine $wsdl = "http://2xx.xx7.2xx.xxx/YCCEANDROIDANDROID/AndroidService.asmx?WSDL"; $cl
- 2021-05-28 01:51stackooooover的博客 例1：y=aTx,a∈Rn×1,x∈Rn×1,y∈R,求∂aTx∂xy=\mathbf{a^{T}x}, \mathbf{a} \in R^{n\times 1} ,\mathbf{x} \in R^{n\times 1},y\in R,求\frac{\partial \mathbf{a^{T}x}}{\partial \mathbf{x}}y=
- 2024-03-17 09:28云天徽上的博客 向量求导的方法介绍
- 2024-01-18 10:38陌上阳光的博客 y2XTX从入门到放弃说的就是这两节课~~~
- 2019-09-11 15:59chuange6363的博客 复杂的矩阵函数求导。著名的matrix cookbook为广大的研究者们提供了一本大字典，里面有着各种简单到复杂矩阵和向量的求导法则。 布局(Layout) 矩阵求导...
- 2024-03-11 13:20玲ling_的博客 跟着李沐学自动求导
- 2021-11-28 08:13山顶夕景的博客 （1）三种情况：标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导。 下文，其中的标量对向量，标量对矩阵求导，这里以分母布局为默认布局；向量或矩阵对标量求导的场景很少见。 （2）机器学习算法中一般会使用一...
- 2020-08-12 04:35未来不再遥远的博客 今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。向量对向量求导，以分子...
- 2020-05-21 03:48第七个bug的博客 用定义法求解标量对向量求导举个例子2.用定义法求解标量对矩阵求导举个例子3.用定义法求解向量对向量的求导举个例子小结2. 微分法1.矩阵微分1.单变量2.多变量3.矩阵微分迹函数==统一表示==2.矩阵微分性质和迹函数的...
- 2020-03-20 10:22NXU2023的博客 向量函数f(x),f(x),f(x), xxx是一个n维向量,定义f′(x)=∂f∂x=∇f=[∂f∂x1(x)⋮∂f∂xn(x)]=Df(x)⊤f'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}=\nabla f=\left[\begin{array}{c}\frac{\partial f}{\partial x_{1}}(\...
- 2022-05-24 10:35sihuachun的博客 ∂ x = f ( x ) ∂ g ( x ) ∂ x + ∂ f ( x ) ∂ x g ( x ) \frac {\partial f(x)g(x)} {\partial x} = f(x) \frac {\partial g(x)} {\partial x} + \frac {\partial f(x)} {\partial x} g(x) ∂x∂f(x)g(x)=f(x)...
- 2020-08-05 12:47SofanHe的博客 笔记原文链接声明一、求导定义与求导布局原文图片个人笔记二、矩阵向量求导之定义法原文图片个人笔记三、矩阵向量求导之微分法原文图片个人笔记四、矩阵向量求导链式法则原文图片个人笔记五、矩阵对矩阵的求导原文...
- 2022-11-13 13:45winycg的博客 表示经过L2归一化之后的向量，长度为1。
- 2022-05-23 12:26啥都想学点的研究生的博客 假设我们想对函数y = 2xTx，关于列向量x求导。并对x赋予初值。 在我们计算y 关于x 的梯度之前，我们需要一个地方来存储梯度。 重要的是，我们不会在每次对一个参数求导时都分配新的内存。 因为我们经常会成千上万...
- 2024-10-24 12:23小酒馆燃着灯的博客 向量矩阵求导 ∂ A ⋅ x ∂ x = A T ∂ x ⋅ A ∂ x = A ∂ A ⋅ x ∂ x T = A ∂ x ⋅ A ∂ x = A T \begin{aligned} &{\frac{\partial A\cdot x}{\partial x}}=A^{T}& \frac{\partial x\cdot A}{\partial x} & ...
- 2021-03-12 00:50Mr.Winter`的博客 总结十大常用矩阵求导公式并推导
- 2024-04-26 03:41Einstein·Jun的博客 grad=True) y = 2 * torch.dot(x, x) y.backward() print(x.grad) x.grad.zero_() #梯度清零，如果不清零执行y=x*x然后对y求和再求导可以通过x.grad查看得[0.,1.,4.,*.] y = x*x #x是向量，y即向量 print(y) #输出...
- 2022-02-13 05:51Whisper_yl的博客 # 假设我们想对函数y = 2xTx关于列向量x求导 x = torch.arange(4.0) # 计算y关于x的梯度之前，需要一个地方来存储梯度 x.requires_grad_(True) # 等价于 x = torch.arange(4.0, require_grad=True) print(x.grad) ....
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