深度学习中为什么标量对列向量的求导结果是行向量？网上很多说求导结果采用分母布局还是列向量，但是李沐的深度学习课程中说的求导结果是行向量
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- 2024-09-05 08:34陈苏同学的博客 （李沐老师提供的范例中，描述的是一个二维空间中的二次曲面，其在三维空间中的形状是一个椭圆锥面（eccentric ...李沐老师：关于分子还是分母布局，总得选一个，这样形状才能对上，所以这里一般是用“分子布局符号”
- 2022-03-05 01:04时生丶的博客 要想入门矩阵求导，首先要了解矩阵的函数表现形式以及分子布局、分母布局的概念，并且能够对式子快速的进行布局判断...
- 2019-11-18 11:07作为机器学习和人工智能领域的核心数学技能之一，矩阵求导是连接理论和实践的桥梁。通过掌握矩阵求导，我们可以更好地理解和推导算法背后的数学原理，提升解决实际问题的能力，为深度学习、数据分析、图像处理等领域...
- 2024-08-04 16:29qq_52902529的博客 y是向量，x是标量的话，求导为向量。y是向量，x是向量的话，求导为矩阵。
- 2025-11-24 20:32
- 2024-04-26 01:07沉下心来学鲁班的博客 链式法则主要用于对深度学习中的是复合多元函数进行求导，假设y=f(u), u=g(x)，则y对x的求导为： 链式法则求导示例： 5. 自动求导 5.1 计算图 自动求导是通过计算图做出来的，计算图基本和链式法则的求导过程原理...
- 2024-01-18 18:38陌上阳光的博客 为什么深度学习中一般对标量求导而不是对矩阵或者向量 因为loss【精度等】通常是一个标量，如果loss是向量，向量关于矩阵的loss是矩阵，神经网络展开会变成很高维的张量，无法计算。 6.多个loss函数分别反向的时候...
- 2024-02-03 21:59CarmenHu的博客 深度学习框架可以自动计算导数：我们首先将梯度附加到想要对其计算偏导数的变量上，然后记录目标值的计算，执行它的反向传播函数，并访问得到的梯度。y.backward() //反向传播函数。1、偏导数（形状很重要）1、自动...
- 2024-03-23 16:33取名真难.的博客 自动求导是深度学习中的一项重要技术，用于计算神经网络中各个参数对损失函数的偏导数。在深度学习中，我们通常使用一个损失函数来衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。然后，我们通过调整神经网络中的参数，以...
- 2024-07-18 15:29- **矩阵求导**: 包括向量对向量求导、标量对向量求导和标量对矩阵求导等。 #### 二、方阵的行列式 - **定义**: 方阵的行列式是一个标量值，用于描述方阵的一些性质。 - **计算**: 对于不同阶数的方阵，其行列式的...
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