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 \\ \end{bmatrix}任意向量和单位矩阵相乘,都不会改变。我们将保持 $n$ 维向量不变的单位矩阵记作 $I_n$。形式上, $I_n\in R^{n*n}$。\forall...
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....
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...
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,...
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 ...
标量、向量、矩阵和张量 标量（scalar）：⼀个标量就是⼀个单独的数。通常⼩写变量。向量（vector）：⼀个向量是⼀列数。这些数是有序排列的。通常粗体的⼩写变量名称。矩阵（matrix）：⼆维数组。通常⼤写粗体。张量（tensor）：⼀个数组中的元素分布在若⼲维坐标的规则⽹络中，称之为张量。
张量Tensor 张量是线性代数中使用的一种数据结构,用于描述向量空间内代数对象集之间的多线性关系,封装了标量、向量和矩阵。一般情况下,是排列在规则网格上的数字数组,轴数可变,称为张量。我们通过写 A_( i, j, k ) 来识别张量A在坐标 ( i, j, k )处的元素。但要真正理解张量,我们需要扩展将向量视为具有...
仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar,也叫标量张量、零维张量、0D 张量)。 2.2.2 向量(1D 张量) 数字组成的数组叫作向量(vector)或一维张量(1D 张量)。一维张量只有一个轴 2.2.3 矩阵(2D 张量) 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...
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,一般用小写的的变量名称表示。 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。 2、向量vector 一个向量就是一列数,有序排列。次序索引,确定每个单独的数。常粗体小写变量名称。
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