機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出 - Qiita

\frac{\partial}{\partial\boldsymbol{A}}\mathrm{Tr}(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})=\boldsymbol{B}^\mathrm{T} \\ \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{A}}\mathrm{Tr}(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B}\boldsymbol{A}^\mathrm{T}) =\boldsymbol{A}(\boldsymbol{B}+\boldsymbol{B}^\mathrm{T}) 単純な公式はちょっと考えたら分かるけれど，複雑な公式になってくると理解するのに時間がかかります．とにかく沢山公式が出てきて，まあ覚えなくてもいいやと思っていると，いざ自力で式変形していった時に，あれ，こんな時どの公式使えばいいんだっけ？となって躓いてし

[ksugimori]

物理屋脳なのでまさに「アインシュタインの縮約を使えば和の記号を書かなくていいじゃないか」と思ったけど、ちょうどそのタイミングで言及されてた。数学的に楽しそうなので機械学習はちゃんと勉強してみたい。

[maninthemiddle]

こういうところから”AI”を始めていきたい

[kaz_hiramatsu]

これはわかりやすい！

[norton3rd]

高校時代数学の成績とかそこそこで『俺は理科系かな？』とか思ってそっちの大学へ入って教養課程で愕然としたのがこの辺り。確か東野圭吾さん（あの人は電気系だが）もそのようなことを書いていた

[stibbar]

ar

[igni3]

機械学習にはあまり出ないけど、スカラー３重積、ベクトル３重積とかのベクトル公式もほとんどテンソルでできるのでやりかた覚えておくと便利

[psfactory]

機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出