PSCAD_EMTDC与Matlab接口
PSCAD_EMTDC与Matlab接口，用PsCAD建立接口模型．启动Matlab数据引擎调用M文件，实现接口模型的参数设置。第I了期杨使,等:FCAD/ EMTDC与Maah接口研究500∠0°kV下的样本,利用接口软件所获得的数据经过计算小500∠0°kY500∠30°kvc波能量熵后,将其随机分为2个部分,一部分为训练--50 km样本,另一部分为测试样本,这样极大减轻了工作量。100 k2764k训练样本与训练的目标向量作为神经网络输入数1μF据进行网络训练,测试样本输入训练后的网络,将输壬出与期望输出进行比较,进而得到暂态识别的结果。图9500kV输电线路模型示意图利用接口软件随机产生不同工况下的单相接地ig. 9 Model of 500 kv transmission line短路和开关操作数据共1000组采用3层BP神经型,本文模型的采样频率为40kHz线路模型采用网络对2种暂态信号进行分类,取用其中的200组频率相关模型。利用文献[2所述的小波能量熵测进行网络训练,其余800组用来测试。度来识别开关操作与单相接地故障。网络设计步骤如下识别各暂态信号,采用小波能量熵提取暂态信a,构造特征向量,直接选取各暂态信号在1~16号特征,然后将其作为神经网络的输人来进行识尺度上的小波能量熵作为特征向量;别。识别过程如图10所示。b.为了便于分析,归一化处理小波能量熵电压/电流信号「训练c设计输人层神经元共16个、隐含层神经元标向量小波变换」[训练样本P-网络训练33个输出层神经元1个;d设计网络的训练函数为 trainlm,训练误差小波时频嫡和小波L构造特测试样本训练后0001。熵权的征提取征向量「识别结果下的网络通过训练和测试,利用接口与3层BP神经网络图10暂态信号识别过程综合应用,成功地实现了暂态信号的分类,其中单相Fig 10 Process of transient signal recognition短路故障的误判率为5%,开关操作的误判率为0。人工神经网络:6的训练需要大量不同工况·表1给出了部分数据及其识别结果。表1小波能量熵神经网络识别结果举例Tab. 1 An example of wavelet energy entropy nn detection类别输人数据(归一化后)期望输出实际输出测试结果03121018660.312302709021930.22410,23080.23640%881正确开关0.24120.24580.2499025370257202604026340.2663操作0.25270.254202522025189.25190.25170251402508024650.2469024710.24800.24880.2501024880247410.9622正确0.325501410019560187502064022l8023430.2441单相025250.260102662027150.2762028040.28430287000178正确短路0387701584027200.186502023021510224402204005364错误0226902322024280253602626027130278202848注:在误差允许情况下,认为大于5为1小于.5为04接口软件运用的优点对梭型进行参数]运行程序]「得到1组短路电设置短路电阴为进行仿真阻为0时的数据通过对以上2个仿真实例的分析,对所研究的图11传统软件获取一组数据的示意图接口软件的运用有了更深入的了解。应用传统的仿Fig 11 Data group access of traditional software真软件获取数据,对于每一种工况的实验都需要对1组数据的示意图,此时短路电阻为0。如果要完成模型的参数以及仿真的条件进行重新设置,这样,做述10种不同工况的仿真就需要等待短路电阻为个大数据量的仿真实验,大部分的时间都将消耗0的仿真数据获取以后,修改模型参数,再进行实在重复的点击工作和等待上,工作效率不高;而这里验即要顺次进行图11的流程10次,才能达到最终所研究的接口软件与传统的仿真软件相比,最大的的目的。如果要获取1000组数据,那么就要顺次重优点就是可以一次获取大量不同工况下的数据,对复图1l的流程1000次,工作量之大,耗费时间之不同的工况进行伤真实验,只需要编写相应的M文长可想而知。传统仿真软件的这种缺点也迫切的需件,数据将实现自动获取极大解放了人的劳动。获要研究一种能实现数据自动获取的新型软件。取文中用于BP神经网络算法的1000组实验数据,图12是这里所研究的接口软件获取数据的示使用所研究的接口软件将带来很大的方便,下面以发意图。可知,对于单相短路故障时电阻由0~900g生单相短路故障时短路电阻分别为0、100、200、变化的仿真,只要编写相应的M文件,使电阻按照300400,500600、700、8009009的10种工况为需要变化,就可以实现数据的自动获取,在M文件例来说明应用本文接口软件的优点中,还可以设置电阻为0不变时,在不同的时刻发生图11是利用传统的仿真软件获取一种工况下故障,这样,通过设置,就可以实现仿真一次获取电力自动化设各第27卷电阻为0的数据and its application[J]. Electric Power Automation Equipment编写M文件运行程序进行仿分段电阻为10的数据2006,26(11):67-70使电阻按照真得到10种不[7]朱瑜,梁旭,闵勇,基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保合要变化同电阻时的数据」读出护仿真研究].现代电力2006,23(2):35-38电阻为909的数据ZHU Yu, LIANG Xu, MIN Yong Simulation of line protection of图12接口软件获取数据示意图HVDC transmission based on PSCAD/EMTDC[J ] ModernFig 12 DataElectric Power, 2006, 23(2): 35-388]张志酒.精通 Matlab65版[M].北京:北京航空航天大学出版个系统数据文件,它包含了所需要的不同工况下的杜,2003所有数据。接口软件由于要调用 Matlab的M文件[9韩笑,徐曦陈卓平.基干 Matlab与VB数据交换的继电保护仿而占用了更多的CPU时间,但由于仿真的过程中不真[J电力自动化设备,2006,26(5)92-95需要对模型参数作任何修改,编写适合的M文件HAN XiaO, XU Xi, CHEN Zhuo- ping. Protection simulation后,程序自动运行,数据文件自动存储,研究人员可based on data exchange between Matlab and VB[J].Electric利用程序运行的时间去做其他研究工作,这样就不Power Automation Equipment, 2006, 26(5): 2-95会像应用传统的仿真软件那样,把时间浪费在点击10许允之刘吴冯字等.Mulb在电力系统仿真实验中的应用[丁.实验技术与昏理,2007,24(1):103-105,125和等待上,大幅提高了研究人员的工作效率。XU Yun-zhi, U Hao, FENG Yu,ct al. The application of the5结论Matlab in the power system simulation experiments[J]. Experimental Technology and Management, 2007, 24(1): 103-105, 125.对学习与研究传统的继电保护算法以及新型的11.钟2,赵华,BCAD围MmDC程序与M言接口的研究电力智能算法而言,能方便、快捷地产生多种工况数据的ZHONG Bo, ZHAO Hua- jun. Study on PSCAD/EMTDC仿真软件是至关重要的。这里所研究的接口软件能Matlab interface[J]. Guangdong Electric Power, 2005, 18(8):1-3减少仿真时间,提高仿真效率,有助于研究者更好地12】何正友陈小勤.基于多尺度能量统计和小波能量嫡测度的电研究电力系统的规律。力暂态信号识别方法[J].中国电机工程学报,2006,26(10)这里所述的接口软件能对不同工况的故障进行仿真与分析。它能一次产生数以万计的不同工况的HE Zheng-you, CHEN Xiao-qin. A study of electric数据。此软件具有较好的解耦性:对于不同的电力system transient signala identification method based on模型以及不同的分析算法,都不需要进行大的改动,scales energy statistic and wavelet energy entropy[]. Proceedinge of the CSEE, 2006, 26(10>: 33-39甚至不必修改。[I3]李洪,王晟.基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断研小波能量熵与BP神经网络在暂态识别上确实究[].数据采集与处理,2004(4);16有较好的性能,但也存在误判的情况。此算法仍然L Hong, WANG Sheng. Fauit diagmosis in power transmission需要研究者的进一步分析研究。line based on wavelet packets and neural network approach[J]. Jourmal of Data Acquisition Processing, 2004(4): 1-6.参岩文献[14]杜选高明峰.人工神经网络在数字识别中的应用].计算机系统应用,2007(2):2127]吴天明,谢小竹,彭彬,等. Matlab电力系统设计与仿真!M].北京:国防工业出版社,2004[2]李广觊,李庚银.电力系统仿真软件综述电气鬼于教学学报,2005,27(3):61-65Applications, 2007(2): 21.2LI Guang-kai, LI Geng-yin. The summary of power system simu15]张亚軍,刘志刚,张大渡.一种基于多神经网络的组合负荷预lation software[J]. Journal of Electrieal Electronic Engineering测模型[J,电网技术,2006,30(21)21-25Education42005,27(3):61-65ZHANG Ya-jun, LIU Zhi-gang, ZHANG Da-bo. A combination[3]KEZUNOVIC M, CHEM Q Novel approach for interactive protectionload forecasting model based on multinetworks[JIsystem simulation [J]. IEEE Trans on Power Delivery, 1997Power System Technology, 2006, 30( 21>: 21-2512(2):668674矗任编辑:李玲)[4] ZHANG Nan, KEZUNOVIC M. Implementing an advanced simulalion tool for comprehensive fault analysia[J]. IEEE on Trans作者简介mission and distribution conference and exhibition .2055.15杨健牟(1983-),女,辽宁凌源人,硕士研究生,主要研究(18):1-6.方向为电力系统继电保护(E·mai: yangjlanwei0910@163[5]林良真,叶林,电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[J.电网技术,200,24(1):65-65麦瑞坤(1980-),男,广东东莞人,博士研究生,主要研究LiN Lipng-zhen, YE Lin. An introduction to PSCAD/EMTDCEJIPower System Technology, 2000,24(1):65-66领战为电力系統故障诊断中信号处理和信息理论的应用、新6]肖异,尹项根,张哲等 PSCAD/EMTDC程序与继电保护仿真模型线路保护理接口技术及应用[J].电力自动化设备,2006,26(11):67-70何正友(1970-),男,四川自貢人,教授,博士研究生导师XAOY, YIN Xiang-g=n, ZHANG Zhe et al. Interface technique主要从事馆号处理和信息理论在电力系統故障诊嘶中的应between PSCAD/ EMTDC and relay protection simulation model用、新型继电保护原理、配电网自动化等方向的研究工作。第27卷第11期电力动化设备Vol27 No 112007年11月Electric Power Automation EyuipmentNy.2007种新的适合分布安装的消弧线圈唐轶,陈庆(中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008)摘要;可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熜灭的决定因素是接地故障残流的大小。以降低单相接地故障点的残流为出发点,从理论上分析了谐振接地系统残流产生的原因:消弧线自动跟踪补偿只能有效地降低零序回路的无功电流,不能降低零序回路的有功电流。通过仿真计算得出结论:消弧线圈分布安装是降低谐振接地系统接地故障点残流有功分量的有效方法。针对我因6kⅤ和10k中压配电网一般均为Δ接线,无辅助中性点供消孤线图接入的特点,设计了一种新颖的消弧线图。该消弧线图为三相五柱电抗器结构,通过调节两边柱的气隙大小改变补偿电流的大小,结枘简单,适合于分布安装。实验室试验证明其补偿电感线性度好、补偿效果好。关键词:消弧线團;单相接地故障;中性点接地中图分类号;TM55文献标识码:A文章编号:1006-6047(2007)11-0087-04地故障电弧自行熄灭、故障自恢复为原则的。因此0引言消弧线圈的安装、运行应该以使接地故障点的残流配电网故障的80%左右为单相接地故障1。尽量小为目标。单相接地故障中的绝大多数为可自恢复的故障,尤不管是城市电网还是农村电网,用电负荷都在急其是自然条件差(台风、雷电频繁)的架空线电网需剧增加,电网的结构及规樸在不断扩大;城镇电网的要分断电路处理的永久性单相接地故障更是极少改造中,电缆网络正在逐渐取代架空线路;过去采用数。因此,从提高供电可靠性考虑,我国中压配电单电源的辐射式供电或树状供电方式,已不能满足用网绝大多数采用小电流接地方式。小电流接地电网电负荷增长的要求,而需要采用网孔形或环形等供电中,单相接地故障相当大一部分为可自恢复的故障。方式;这些因素都使其单相接地故障电流急剧增加可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熄灭单体大容量自动跟踪补偿消孤线圈被局。当的决定因素是接地故座残流的大小:残流小,有利于消弧线图的单体容量不能满足补偿电网接地电流的电弧过零时媳灭;残流小,电弧对介质绝缘的破坏程要求时在同一电网安装2台或多台自动跟踪补偿度低有利于故障点绝缘介质的恢复使电弧不易重弧线圈的也有之。实际上,消弧线圈只能减少接燃:残流小,也有利于降低故障相恢复电压的初始速地故障电流的无功分量,即脱谐度只是单相接地残度,使电弧不易重燃。小电流接地方式是以单相接流中无功分量大小的决定因素。即使采用自动跟踪补偿的方法来实现理想调谐,使接地电流中的无功收稿日期:2006-11-16;修回日期:2007-03-30分量几乎为零后,零序回路的有功损耗电流仍然不Interface between PSCAD/EMTDC and MatlabYANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-youof elng, Southwest Jiaotong University, Chengdu 61003Abstract. Theen PsCad emtdc and matlaTo make ththe electromagnetic transient analysis program PSCAD/EMTDC and the math model software packageMatlab, the interface model is built using PSCAD and its parameters are set by calling the M filesing the data engine of Matlab. Massive data under different conditions could be accessed via thisinterface once it runs. An application example of power transmission line is analyzed. Data got viathe interface are processed in segments and sent to BP neural network to detect single -phaserounding fault from switch operations. Simulation results point out that this interface softwarefacilitates the acquisition of massive dataThe project is supported by National Natural Science Foundation of Ching(50407009)and DistinguishedScholars Fund of Sichuan Province(06ZQ026-012)Key words: PSCAD/EMTDC; Matlab; BP neural networkPSCAD/ EMTDC与Mat1ab接口研究旧WANFANG DATA文献链接作者:杨健维,麦瑞坤,何正友, YANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-you作者单位:西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031刊名:电力自动化设备 TICEIPKU英文刊名:ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT年,卷(期)2007,27(11)被引用次数1次参考文献(15条1.KEZUNOVIC M; CHEM Q Novel approach for interactive protection system simulation 1997(02)2.李广凯;李庚银电力系统仿真软件综述[期刊论文]电气电子教学学报2005(03)3.吴天明;谢小竹;彭彬 Matlab电力系统设计与仿真2004.韩笑;徐曦;陈卓平基于 Matlab与ⅦB数据交换的继电保护仿真[期刊论文]电力自动化设备2006(05)5.张志涌精通 Matlab6.5版20036.朱瑜;梁旭;闵勇基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保护仿真研究[期刊论文]现代电力2006(02)7.张亚军;刘志刚;张大波一种基于多神经网络的组合负荷预测模型[期刊论文]电网技术2006(21)8.杜选;高明峰人工神经网络在数字识别中的应用[期刊论文]计算机系统应用2007(02)9.李洪;王晟基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断硏究[期刊论文]数据采集与处理2004(04)10.何正友;陈小勤基于多尺度能量统计和小波能量熵测度的电力暂态信号识别方法[期刊论文]中国电机工程学报2006(10)11.钟波;赵华军 PSCAD/EMTDC程序与 Matlab语言接口的研究[期刊论文]广东电力2005(08)12.许允之;刘昊;冯宇 Matlab在电力系统仿真实验中的应用[期刊论文]实验技术与管理2007(01)13.肖异;尹项根;张哲 PSCAD/ EMTDO程序与继电保护仿真模型接口技术及应用[期刊论文]电力自动化设备2006(11)14.林良真;叶林电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[期刊论文]电网技术2000(01)15. ZHANG Nan; KEZUNOVIC M Implementing an advanced simulation tool for comprehensive fault analysis2005(18)引证文献(1条)王朕.朱琳.温渤婴基于 PSCAD的继电保护电压电流发生器的硏制[期刊论文]电力自动化设备2010(8)本文链接http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodiCaldlzdhsb200711021.aspx
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反向传播算法推导—全连接神经网络
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:
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