转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

cr:http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 一.矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

例子: http://www.mathchina.net/dvbbs/dispbbs.asp?boardid=4&Id=3673

2范数和F范数是不同的. 2范数表示矩阵或向量的最大奇异值,max⁡(svd(X)) 而 F范数表示矩阵所有元素平方和的开方根 sqrt(∑_(x_(i,j∈X))▒x_(i,j)^2 )

我们先引入关于"矩阵堆栈"的官方说法: OpenGL的矩阵堆栈指的就是内存中专门用来存放矩阵数据的某块特殊区域.实际上,在创建.装入.相乘模型变换和投影变换矩阵时,都已用到堆栈操作.一般说来,矩阵堆栈常用于构造具有继承性的模型,即由一些简单目标构成的复杂模型.例如,一辆自行车就是由两个轮子.一个三角架及其它一些零部件构成的.它的继承性表现在当自行车往前走时,首先是前轮旋转,然后整个车身向前平移,接着是后轮旋转,然后整个车身向前平移,如此进行下去,这样自行车就往前走了.矩阵堆栈对复杂模型

F. Four Divisors 题目连接: http://www.codeforces.com/contest/665/problem/F Description If an integer a is divisible by another integer b, then b is called the divisor of a. For example: 12 has positive 6 divisors. They are 1, 2, 3, 4, 6 and 12. Let's def

1.矩阵相加 两个同型矩阵做加法,就是对应的元素相加. #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a[3][3]={{1,2,3},{6,5,4},{4,3,2}}; int b[3][3]={{4,3,2},{6,5,4},{1,2,3}}; int c[3][3]={0,0,0,0,0,0,0,0,0}; int i,j; cout<<"Array A:"<<endl; for

传送门 洛谷2239 •题意 从矩阵的左上角(第11行第11列)出发,初始时向右移动: 如果前方是未曾经过的格子,则继续前进,否则右转: 重复上述操作直至经过矩阵中所有格子. 根据经过顺序,在格子中依次填入$1,2,3...n$ 构成一个螺旋矩阵 现给出矩阵大小$n$以及$i$和$j$,请你求出该矩阵中$(i,j)$的数是多少. •思路 这里主要是记录一下$O(1)$的想法,为了防止忘记着重记录一下 ①计算圈数: 可以把整个矩阵从中心分成四份,分别是左上,右上,左下,右下 可以把其他三个小矩阵对

package matrix import ( "math" "github.com/astaxie/beego" ) type Matrix4 struct { Elements [16]float64 `json:"elements"` } type SQ struct { //矩阵结构 M,N int //m是列数,n是行数 Data [][]float64 } //矩阵定义 func (this*SQ)Set(m int,n int,da

代码: #include<cstdio> #include<cstring> #define N 200000 using namespace std; long long f[N+5]; long long s[N+5]; int main() { s[0]=0; for(int i=1;i<=N;i++) { for(int j=1;j*i<=N;j++) { f[j*i]+=i; } } for(int i=1;i<=N;i++) { s[i]=s[i-1]

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1005 代码: #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; ; struct matrix { ][]; }; matrix mul(matrix a,matrix b) { int i,j,k; matrix c; m

DescriptionProblems involving the computation of exact values of very large magnitude and precision are common. For example, the computation of the national debt is a taxing experience for many computer systems. This problem requires that you write a

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning:三十五(用NN实现数据降维练习) Deep learning:三十四(用NN实现数据的降维) Deep learning:三十三(ICA模型) Deep learning:三十二(基础知识_3) Deep learning:三十一(数据预处理练习) Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧) Deep

看了几篇关于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的博客,大部分都是从坐标变换(线性变换)的角度来阐述,讲了一堆坐标变换的东西,整了一大堆图,试图“通俗易懂”地向读者解释清楚这个矩阵分解方法.然而这个“通俗易懂”到我这就变成了“似懂非懂”,这些漂亮的图可把我整懵了. 就像<没想到吧>里王祖蓝对一个碎碎念的观众说的,“我问你的问题是,你是很熟悉邓紫棋的歌吗,我只问了你一个问题,你回我这么多干嘛”(上B站忍不住又看了邓紫棋3个视频,差点回不来).我就想知道这

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克

注意:版权所有,转载需注明出处. 神经网络,从大学时候就知道,后面上课的时候老师也讲过,但是感觉从来没有真正掌握,总是似是而非,比较模糊,好像懂,其实并不懂. 在开始推导之前,需要先做一些准备工作,推导中所使用的神经网络如上图所示.一个神经网络由多个层(layer)构成,每一层有若干个节点(node),最左边是输入层,中间的层被称为隐含层,最右边是输出层:上一层节点与下一层节点之间,都有边相连,代表上一层某个节点为下一层某个节点贡献的权值. 接下来对推导中使用的符号做一个详细的说明,使推导的过程

从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio

MindSpore 高阶优化器 MindSpore自研优化器THOR(Trace-based Hardware-driven layer-ORiented Natural Gradient Descent Computation),该优化器在ImageNet上训练ResNet50,使用MindSpore+8 Ascend 910 仅需66.7分钟,当使用256节点时仅需2.7分钟! 关于一二阶优化器,其中二阶优化器与一阶优化器相比收敛速度更快,但缺点是二阶信息矩阵求逆复杂度高,为 , 其中 n

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/