标量、向量和张量是数学和物理中经常使用的概念,它们的主要区别在于它们所描述的量的性质和维度。 标量(Scalar):标量是一个单独的数,它没有方向和大小之分。在物理学中,标量常常用于描述某个物理量的大小,比如温度、质量、时间等。标量可以用一个数字或符号表示,例如,温度为 20℃,质量为 10kg。 向量(Vector):向...
在定义自然数标量时,可能会说 “令 Nn∈N”表示元素的数目。 2. 向量(vector) 一个向量是一列数,这些数是有序排列的。向量中的元素可以用x1 这样来表示 。 我们可以把向量看作空间中的点,每个元素是不同坐标轴上的坐标。 如果要定义包含元素索引的集合,如 x 1 、 x 3 、 x 6 x_1 、x_3 、x_6x...
向量是一个有向线段,它的大小用模长表示,方向用箭头表示。向量可以表示力、速度等物理量。向量之间可以进行加减和数乘操作,这些操作形成了向量空间。 张量是一个多维数组,它可以描述物理系统的各种性质,如电场、应力、惯性张量等。张量之间也可以进行加减和数乘操作,这些操作形成了张量空间。 标量是只有大小没有方向...
5-标量、向量、矩阵和张量是全网首次发布!2022B站最为通俗易懂的【机器学习-数学基础】教程,南安普顿硕士联合中南大学教授制作!!-微积分/概率论/线性代数/人工智能的第15集视频,该合集共计33集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
标量、向量、矩阵和张量 1.标量(scalar): 一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。 我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。 介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。 2.向量(vector):
标量(scalar)是0阶张量,向量(vector)是一阶张量,矩阵(matrix)是二阶张量 标量就是知道棍子的长度,但是你不会知道棍子指向哪儿 向量就是不但知道棍子的长度,还知道棍子指向前面还是后面 张量就是不但知道棍子的长度,也知道棍子指向前面还是后面,还能知道这棍子又向上/下和左/右偏转了多少 ...
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。
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,...
张量的阶:照我的理解张量的阶就是索引的个数。标量是第0阶张量,表示出来就是一个值 1向量是第1阶张量,表示出来就是一维数组[1, 2, 3, 4]矩阵是第2阶张量 Tensorflow学习总结一 阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中...