其中，a
l'>al
和y'>y
為特徵維度為n_o
ut'>n_out
的向量,而||s
||2'>||s||2
為s的l2範數。
損失函式有了，現在我們開始用梯度下降法迭代求解每一層的w,b
'>w,b
首先是輸出層第l
'>
l層。注意到輸出層的w,b
'>w,b
滿足下式：
l
'>w,b
'>
l
'>w,b
'>l
'>w,b
'>1：
標量對多個向量的鏈式求導法則
：x→y
→z'>x→y→z其中x、y為向量，z為標量；
標量對矩陣求導的四個公式：這裡我就寫乙個用到的：其中x和a是矩陣 z為標量 y為向量
→z'>首先說一下其中的符號關係j(w,b,x,y)是標量，w為矩陣，a和z為向量。l代表層數
→z'>下**釋diag：
全概率公式 貝葉斯公式推導過程
1 條件概率公式 設a,b是兩個事件，且p b 0,則在事件b發生的條件下，事件a發生的條件概率 conditional probability 為 p a b p ab p b 2 乘法公式 1.由條件概率公式得 p ab p a b p b p b a p a 上式即為乘法公式 2.乘法公式的推...
全概率公式 貝葉斯公式推導過程
1 條件概率公式 設a,b是兩個事件，且p b 0,則在事件b發生的條件下，事件a發生的條件概率 conditional probability 為 p a b p ab p b 2 乘法公式 1.由條件概率公式得 p ab p a b p b p b a p a 上式即為乘法公式 2.乘法公式的推...
矩陣求導公式的推導和計算（公式推導法）
但是在實際的公式推導中，我們不可能按照定義逐個進行求導，一方面這樣很麻煩，另一方面，對於包含矩陣和向量的公式的求導用這種方式進行求解也是不合適的。就好像你不會每次在求導的時候都是從極限的定義開始求解的一樣。這部分內容，相信大部分同學和我一樣，在簡單推導的時候還可以看個大概，遇到複雜的就不知所云。究其...