«Матричное дифференциальное исчисление для машинного обучения и не только» — бесплатный курс лекционных материалов MIT, посвящённый математике производных векторов и матриц.

Материалы охватывают градиенты, якобианы, производные матричных функций, дифференциалы, производные произведений матриц, обратных матриц и определителей, произведения Кронекера, оптимизацию и автоматическое дифференцирование. Также рассматривается применение этих методов в машинном обучении.

На мой взгляд, это полезный ресурс для тех, кто уже знаком с основами линейной алгебры и математического анализа и хочет разобраться, как дифференцирование обобщается на векторы и матрицы и применяется в современных задачах оптимизации.

https://ocw.mit.edu/courses/18-s096-matrix-calculus-for-machine-learning-and-beyond-january-iap-2023/mit18_s096iap23_lec_full.pdf

👉 @PythonPortal