前言 说实话,我感觉这是一个大坑,不知道为什么要设计成这样混乱的形式. 在我用的时候,以row_major矩阵,并且mul函数以向量左乘矩阵的形式来绘制时的确能够正常显示,并不会有什么感觉.但是也有人会遇到明明传的矩阵没有问题,却怎么样都绘制不出的情况:或者使用列矩阵,在mul函数用向量左乘的形式却又可以绘制出来的疑问.因此本文目的就是要扫清这些障碍. ps. 本问题由淡一抹夕霞提供. DirectX11 With Windows SDK完整目录 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探
Today we have learned the Matrix Factorization, and I want to record my study notes. Some kownledge which I have learned before is forgot...(呜呜) 1.Terminology 单位矩阵:identity matrix 特征值:eigenvalues 特征向量:eigenvectors 矩阵的秩:rank 对角矩阵:diagonal matrix 对角化矩阵
今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/
转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则 1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice: 4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为
引言 本篇介绍创建tensor的几种方式 Import from numpy from_numpy() float64 是 double 类型,也就是说从numpy导入的float其实是double类型. 从numpy导入的 int 还是 int 类型 1234567891011 In[2]: import numpy as npIn[3]: import torchIn[4]: a = np.array([2,3.3])In[5]: torch.from_numpy(a)Out[5]: ten
cr:http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 一.矩阵的迹求导法则 1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice: 4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为