矩阵(matrix):矩阵是一个二维数组。 张量(tensor):维度称为两维的数组称为张量。 二、线性相关和生成子空间 方程的解如何理解?我们可以将A的列向量看作从 原点 ( origin)(元素都是零的向量)出发的不同方向, 确定有多少种方法可以到达向量b∘在这个观点 下, 向量x中的每个元素表示我们应该沿着这些方向走多远...
矩阵乘积并不满足交换律,然而两个向量的点积满足交换律:x^Ty=y^Tx 矩阵乘积的转置有着简单的形式:(AB)^T = B^TA^T 4. 单位矩阵(identity matrix) 从形式上看,单位矩阵所有沿对角线的元素都是1, 而其它位置的所有元素都是0.如:\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 ...
4. 单位矩阵(identity matrix) 从形式上看,单位矩阵所有沿对角线的元素都是1, 而其它位置的所有元素都是0.如: 任意向量和单位矩阵相乘,都不会改变。我们将保持n nn维向量不变的单位矩阵记作In,形式上, 5. 逆矩阵 矩阵A AA的逆矩阵记作 A − 1 A^{-1}A−1, 其定义的矩阵满足如下条件: 6....
1 阶张量是一个向量 2 阶张量是一个矩阵 3 阶张量是 3-张量 阶n 张量是一个 n-张量 在深度学习中,我们允许矩阵和向量相加,产生另一个矩阵,其中 C(i, j) = A(i, j) + b_(j)。换句话说,向量b被添加到矩阵的每一行。这种将b隐式复制到许多位置的行为称为广播。 在理论物理学,特别是广义相对论...
向量的内积是同维数字相乘之和,如: 矩阵matrix(2D 张量) 二维数组,也叫2维张量、2D 张量、2阶张量。 矩阵的形状也称矩阵的维数,如2×2矩阵 矩阵加法 同形状矩阵直接可以相加,同位置元素相加即可 矩阵内积 同形状矩阵之间可以内积,其结果为同位置数字相乘之和,如: ...
一、标量、向量、矩阵与张量 1. 标量(scalar) 一个标量就是一个单独的数。标量用斜体表示。 标量通常使用小写变量名称。 在介绍标量时,会明确它是哪种类型的数,如: 定义实数标量时,可能会说: “令 表示一条线的斜率”; 在定义自然数标量时,可能会说 “令 ...
2.2.3矩阵(二维张量)向量阵列称为矩阵或二维张量。矩阵有两个轴(通常称为行和列)。你可以直观地将矩阵理解为一个由数字组成的矩形网格。这里是一个Numpy矩阵。>>>x=NP.Array([[5,78,2,34,0],[6,79,3,35,1],[7,80,4,36,2]])>>>X.ndim2第一个轴上的元素称为行,第二个轴上的元素称为列。
标量、向量、矩阵、张量。 标量(scalar)。一个标量,一个单独的数。其他大部分对象是多个数的数组。斜体表示标量。小写变量名称。明确标量数类型。实数标量,令s∊ℝ表示一条线斜率。自然数标量,令n∊ℕ表示元素数目。 向量(vector)。一个向量,一列数。有序排列。次序索引,确定每个单独的数。粗体小写变量名...
1.标量、向量、矩阵、张量: ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数,一行是一个对象,一列是一个对象的一个特征【一行一对象,一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数: ①向量的1范数(L1范
向量组成的数组叫作矩阵(matrix)或二维张量(2D 张量)。矩阵有 2 个轴(通常叫作行和列)。你可以将矩阵直观地理解为数字组成的矩形网格。下面是一个 Numpy 矩阵。 3D 张量与n 维张量 将多个矩阵组合成一个新的数组,可以得到一个 3D 张量,你可以将其直观地理解为数字组成的立方体。下面是一个 Numpy 的 3D 张...