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《深度学习500问》张量和矩阵的区别
2023-07-26
133
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简介:
《深度学习500问》张量和矩阵的区别
从代数角度将,矩阵是向量的推广。向量可以看成一维的“表格”(即分量按照顺序排成一排),矩阵可以看成二维的“表格”(分量按照纵横位置排列),n阶张量可以看成n维的“表格”。张量的严格定义是利用线性映射来描述的。
从几何角度讲:矩阵是一个真正的几何量。也就是说,它是一个不随参照系坐标变换而变化的量。向量也具有这种特性。
某些条件下,张量可以用矩阵来表达。
表示标量的数和表示向量的三维数组也可以分别称作1x1 、1x3的矩阵。
文章标签:
机器学习/深度学习
关键词:
深度学习区别
深度学习张量
深度学习矩阵
七镜
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