В контексте машинного обучения и глубокого обучения тензор относится к математическому объекту или многомерному массиву числовых значений. Тензоры обобщают скаляры, векторы и матрицы до более высоких размерностей. Тензоры могут иметь произвольное количество измерений, известное как ранг или порядок тензора.
Вот некоторые общие термины, связанные с тензорами:
1. Скаляр:
Скаляр — это тензор ранга 0, представляющий одно числовое значение. Он не имеет размерностей и может рассматриваться как 0-мерный тензор.
2. Вектор:
Вектор — это тензор ранга 1, представляющий список значений. Он имеет одно измерение и обычно используется для представления величин с направлением, таких как скорость или векторы признаков.
3. Матрица:
Матрица — это тензор ранга 2, представляющий двумерную сетку значений. Он имеет два измерения и обычно используется в линейной алгебре для таких операций, как умножение матриц или решение систем линейных уравнений.
4. Тензоры более высокого ранга:
Тензоры ранга выше 2 называются тензорами более высокого ранга. Они имеют более двух измерений и могут представлять сложные структуры данных. Например, трехмерный тензор можно рассматривать как куб значений, где доступ к каждому элементу осуществляется с использованием трех индексов.
Тензоры — это фундаментальные структуры данных во многих средах машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch, где они используются для хранения данных и управления ими во время процессов обучения и логического вывода. Тензоры обеспечивают эффективные вычисления и операции с крупномасштабными наборами данных, используя параллельную обработку на оборудовании, таком как графические процессоры.
Тензоры могут иметь различные свойства, такие как форма, размер и тип данных. Форма тензора описывает количество измерений и размер каждого измерения. Например, тензор формы (2, 3) представляет собой матрицу с 2 строками и 3 столбцами. Размер тензора относится к общему количеству элементов в тензоре.
Тензоры могут содержать различные типы числовых данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой или даже комплексные числа. Тип данных определяет точность и диапазон значений, которые могут храниться в тензоре.
Таким образом, тензоры являются фундаментальными строительными блоками представления данных в машинном обучении, позволяющими манипулировать и вычислять числовые данные в многомерных массивах.