我看几本讲深度学习的书 ，遇到的第一个例子，也有这个问题。向量（矩阵）可微，或者可导，太难理解了。我和一本书的作者沟通过，他也没有很好的解释。只好说结论是对的就行。网上有一个经典例子，以前小内存的时候，写游戏又要快还要算得准，一牛人在算开平方根的时候，直接采取了加一个整数，再移几位的方法。没有人能解释通道理，但这个代码用起来效果很好
【 在 lobachevsky 的大作中提到: 】
: 我在看北大的<数学分析>,廖可人版.
: P101,对向量函数可微的定义是
: f(x)=f(x_0)+A(x-x_0)+o(|x-x_0|), when x->x_0
: ...................
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有没有向量求导、矩阵求导的好博客 推荐啊？
【 在 lobachevsky 的大作中提到: 】
: 我在看北大的<数学分析>,廖可人版.
: P101,对向量函数可微的定义是
: f(x)=f(x_0)+A(x-x_0)+o(|x-x_0|), when x->x_0
: ...................
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