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...
简单说,标量是0维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量。当数据的结构超过二维,比如三维的体积数据或者四维的时间序列数据,我们就需要用到高维的张量来表示。在深度学习中,输入数据、权重、偏置等经常以张量的形式存在。 哦,原来如此,真要让机器学习,就要让其学习一些复杂的,难怪经常听到【张量】【张量】的,我...
5. 张量(tensor) 在某些情况下,我们会讨论坐标超过两维的数组,一般的,一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中,我们称之为张量。我们使用字体 A 来表示张量“A'。张量A中坐标为(i,j,k) 的元素记作 . 二、一些运算 1. 转置(transpose) 转置是以对角线为轴的矩阵的镜像,从左上到右下称为主...
深度学习的数学基础1.线性代数:标量、向量、矩阵和张量 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 s ∈ R 表示一条线的斜率”; 在定义自然数标量时,...
等级0 张量是标量 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。
张量(Tensor) 张量是一个数据容器,是矩阵向任意维度的推广。 张量的维度(dimension)也可以叫作阶或轴(axis)。 张量的形状是一个整数元组,表示张量沿每个轴...
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 ...
(张量的顺序是轴的个数),但5D张量的模糊写法较为常见。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.ndim...
将多个矩阵组合到一起可以形成张量。比如: 因此标量、向量、矩阵都可以看作是维度更少的张量。 张量的形状 假设张量A形状为dn×dn-1...×d1,那么表达的含义是:n维张量A中包含了dn个形状为dn-1...×d1的n−1维张量B,并以此类推到1维张量。所以张量(1-1-2)的形状是3x2x2维度是3,张量(1-1-1)的...
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