vault backup: 2023-10-15 17:08:27

Study/DL/吴恩达深度学习课程/矩阵求导.md

@@ -17,9 +17,16 @@ $$
 ## 本质
 $\frac{dB}{dA} = \frac{d(f(A))}{dA}$ 即 `B` 对 `A` 中的每个变量进行求导。
 ## 计算方法
-- 求导结果采用分母布局(同一行是同一个分母)。
 - 标量不变，向量拉伸。
-- Y横向拉伸，X纵向拉伸。
+- 前面横向拉伸，后面纵向拉伸。
+## 布局
+分为分母布局和分子布局(区别于谁是列向量)，主要区别为求导后元素排列不同。
+通常$(分母布局)^T = (分子布局)$。
+## 常用法则
+1. 乘法
+   $$
+	\frac{d(U^T V)}{dX} = \frac{\partial{U}}{\partial{X}} V + \frac{\partial{V}}{\partial{X}} U
+    $$
 ## 常见公式推导
 1. 
 	$$\begin{aligned}