首先计算L3范数为 。然后根据Lp范数求导公式,对向量元素进行求导,得到 。 4. Frobenius Frobenius范数是矩阵元素的绝对值的平方和的平方根,其求导公式如下: 举例说明:假设有矩阵 ,则其Frobenius范数为 。对于该矩阵的元素进行求导,得到 。 5. 除了常见的L1范数、L2范数、Lp范数和Frobenius范数外,还有其他范数求导...
这里的||·||表示范数,h是增量向量。 具体来说,范数内的函数求导公式可以表述为:如果函数f在点x可微,则存在一个线性映射A,使得f(x+h) = f(x) + Ah + o(||h||),其中o(||h||)是一个当h趋于0时比||h||更快趋于0的项。这里的导数A即是f在x点的Frechet导数。 分而言之,对于不同的范数,求导...
关闭于矩阵范数的问题，可以参考凸优化教材Steven boyd的那本的附录部分即可。关于矩阵求导，建议你看看这...
所以需要距离函数（也就是范数，事实上范数=满足平移不变性的距离函数）来计算经过两种映射之后的误差是否...
二范数求导公式 二范数求导公式可以表示为: 如果y是一个向量,那么它的二范数可以表示为||y||2 = sqrt(y1^2 + y2^2 + ... + yn^2)。 对于向量y的每个分量yi,它的导数为dyi/dx,那么向量y的二范数对x的导数可以表示为: d/dx(||y||2) = (y1*dy1/dx + y2*dy2/dx + ... + yn*dyn/...
他会涉及到 1.线性代数上面范数， SVD等 2.矩阵求导，向量求导等 3.一些基础的优化方法 也就是说，...
8.3 自动求导的实现 192 8.4 计算图的Python实现 195 8.5 小结 214 第9章 卷积神经网络 215 9.1 卷积 215 9.1.1 一元函数的卷积 215 9.1.2 多元函数的卷积 219 9.1.3 滤波器 223 9.2 卷积神经网络的组件 228 9.2.1 卷积层 228 9.2.2 激活层 230 ...
这个证明就是之间验证了XY=YX=I。没啥启发性。更一般的，还有Woodbury matrix identity 留给爱好者们吧...