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
