张量tensor,将三个2 x 2的矩阵排列在一起,就可以称为一个 3 x 2 x 2的张量;将4个3 x 2 x 2的张量排列在一起,就可以成为一个 4 x 3 x 2 x 2维度的张量。 我们可以将标量(scalar)看作零阶张量,向量(vector)看作一阶张量,矩阵(matrix)看作二阶张量 张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式。
一、向量、矩阵、张量的区别 向量(vector):一个向量是一列有序排列的数。 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...
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,表示张量沿每个轴的维度大小(元素个数)。 标量scalar(0D 张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量,也叫零维张量、0D 张量、0阶张量。 向量vector(1D 张量) 数组,也叫1维张量、1D 张量...
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。 在理论物理学,特别是广义相对论...
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 Rs∈R表示一条线的斜率”; 在定义自然数标量时,可能会说 “令 Nn∈N”表示元素的数目。
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、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...
2.2.1 标量(0D 张量) 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...