本文主要是介绍矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
大佬讲解的实在太吊了。
就拿大佬的总结说明一下：
矩阵求导结果，无非就是分子的转置、向量化，分母的转置、向量化，它们的各种组合而已。
1、分子布局的本质：分子是标量、列向量、矩阵向量化后的列向量；分母是标量、列向量转置后的行向量、矩阵的转置矩阵、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量。
2、分母布局的本质：分子是标量、列向量转置后的行向量、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量；分母是标量、列向量、矩阵自己、矩阵向量化后的列向量。
3.矩阵求导的本质就是每个f对变元中的每个元素逐个求导。
T代表的是转置
对分子布局公式的展开
∂ f 2 × 1 T ( x ) ∂ x 3 × 1 T = [ f 1 ( x ) f 2 ( x ) ] [ x 1 x 2 x 3 ] \frac{\partial f^{T}_{2\times1}(x)}{\partial x^{T}_{3\times1}}=\frac{\begin{bmatrix} f_1(x) \\ f_2(x) \end{bmatrix}}{\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{bmatrix}} ∂x3×1T∂f2×1T(x)= x1x2x3 [f1(x)f2(x)]
展开过后我们就可以按照上述总结的第三点逐个求偏导即可
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