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学习雅可比矩阵

学习雅可比矩阵

深度学习里向量分析，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列的矩阵，又称Jacobian矩阵，它体现了一个可微方程与给出点的最有线性逼近。
假设F: Rn→Rm是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数。这个函数F由m个实函数组成: y1(x1,…,xn), …, ym(x1,…,xn)。这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵, 这就是所谓的雅可比矩阵：
学习雅可比矩阵_第1张图片
好比SVM模型中 ： Y = WX + b
想要优化损失函数，需要对L求偏导，构建和上图类似的雅可比矩阵。
在这里插入图片描述
SVM的损失计算。
学习雅可比矩阵_第2张图片
emmm…

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