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复合函数的矩阵求导 已有1人参与
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 问题如图。 我看过论坛里其他类似的对矩阵求导的讨论，我的问题是：
这个问题，是在求解神经网络的参数梯度的时候遇到的，为了简化问题我表述成了上述形式。 因为目标函数比较复杂，如果按矩阵元素推导会很麻烦，所以我直接对矩阵求导，但是我尝试写代码的时候才发现了这个无法相乘的问题。 我看到一些文章提到可以利用张量求列向量对矩阵的导数，但没有更进一步的解释了。 如果有描述模糊和不正确的地方，麻烦指正，我会及时修改。谢谢大家了！ |
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J 是 [p - [c1 ; c2]] 的二范数的平方再乘以二分之一，为了简化问题可以把 J 重新定义为： J = ||p||，即 J 为 p 的一范数，系数全为1的p的分量的线性组合。 对于改过的式子，我按元素推导，先得到了{∂J / ∂Wij}，这个结果可以认为是正确的。接着我按矩阵向量推导（不考虑矩阵求导规则），结果是： {∂J / ∂Wij} = ((J/p) * (p/q)） * (q/W)) = [1, 1, ... , 1] * V * [c1;c2] 其中 J/p 表示 J 对 p 求偏导，其余一样。 并且偏导数 J/p 和 p/q 用的分子布局，所以 J/p 是 2n 维行向量，p/q 是2n x n 矩阵，而 q/W 暂时不考虑正确性和布局形式直接用 [c1;c2] 表示。 然后由于维度不同不构成乘法项，我把上面结果改成： ((J/p) * (p/q))' * c' '表示取转置。然后这样的结果就和我按元素推导的结果相同了。我想知道这样的做法对不对？因为虽然结果正确了，但是我在这里还是用了不适用的链式法则，而且还以满足乘法规则为目的对结果取转置，这种做法可能只是答案正确而且很偶然。 |
3楼2015-11-04 09:45:10
zaq123321
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4楼2015-11-04 10:32:54
