标量向量矩阵 标量 向量 矩阵与张量

2019-08-12 - 标量

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。

2、向量

一个向量就是一列数,这些数是有序排列的。用过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时,我们会将元素排列成一个方括号包围的纵柱:

标量向量矩阵

我们可以把向量看作空间中的点,每个元素是不同的坐标轴上的坐标。

3、矩阵

矩阵是二维数组,其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称,比如A。 如果一个实数矩阵高度为m,宽度为n,那么我们说

标量向量矩阵

矩阵这东西在机器学习中就不要太重要了!实际上,如果我们现在有N个用户的数据,每条数据含有M个特征,那其实它对应的就是一个N*M的矩阵呀;再比如,一张图由16*16的像素点组成,那这就是一个16*16的矩阵了。现在才发现,我们大一学的矩阵原理原来这么的有用!要是当时老师讲课的时候先普及一下,也不至于很多同学学矩阵的时候觉得莫名其妙了。

标量向量矩阵

4、张量

几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。 例如,可以将任意一张彩色图片表示成一个三阶张量,三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。

将这张图用张量表示出来,就是最下方的那张表格:

其中表的横轴表示图片的宽度值,这里只截取0~319;表的纵轴表示图片的高度值,这里只截取0~4;表格中每个方格代表一个像素点,比如第一行第一列的表格数据为[1.0,1.0,1.0],代表的就是RGB三原色在图片的这个位置的取值情况(即R=1.0,G=1.0,B=1.0)。

当然我们还可以将这一定义继续扩展,即:我们可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集,这四个维度分别是:图片在数据集中的编号,图片高度、宽度,以及色彩数据。

张量在深度学习中是一个很重要的概念,因为它是一个深度学习框架中的一个核心组件,后续的所有运算和优化算法几乎都是基于张量进行的。

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