以下的概念是我在学习 TensorFlow 时遇到的概念,因为还在学习中,所以不保证覆盖面,正确性和概念深度。
一、量的概念
- 标量:维度0,由单个数构成(整数、实数或者复数)
- 向量:维度1,由多个标量按一定顺序组成一个序列,编程开发中的一维数组,例如语音信号
- 矩阵:维度2,将向量中的每个标量替换成向量,编程开发中的二维数组,例如灰度图像
- 张量:维度n,将矩阵中的每个标量替换成向量(想象一个三阶魔方),RGB图像或者视频
二、范数和内积
范数和内积是描述向量的数学语言。
- 范数:对单个向量大小的度量
- 内积:两个相同维数向量的内积,即对应元素乘积的求和
To be continue ...
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