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我在大多数深度学习的论文中都看到过使用张量。我知道张量是什么,但我想深入研究一下,因为我认为这可能对人工智能的进一步研究有帮助。betway电竞你对此有什么建议吗(比如书或论文)?

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在深度学习(以及一般的机器学习)中,张量是多维数组。您可以在这些多维数组上执行一些操作(也取决于特定的实现和库)。这些操作类似于您可以应用于向量或矩阵的操作,它们只是多维数组的特定示例。这些操作的示例如下

  • 索引和切片(如果你熟悉Python,这些术语应该不会吓到你)
  • 通常支持的代数运算(例如一个张量与另一个张量的乘法,其中包括数字、向量或矩阵)广播
  • 重塑(即改变张量的形状)
  • 转换为另一种格式(例如字符串)

TensorFlow提供一篇文章讨论这些张量,所以我建议你们读一下。

在数学方面张量不仅仅是多维数组。它们是需要满足特定属性的多维数组(就像矩阵需要满足特定属性才能被称为矩阵一样),并且具有特定的操作。

这篇论文张量技术及其在机器学习中的应用综述(2019) Yuwang Ji等人,IEEE出版,提供了数学张量的全面概述。它充满了图解来说明概念和解释是简洁的。的一些解释本文开发深度学习应用程序可能不是很有用,但有些插图和解释(尤其是在第一页,这是唯一我读)会给你一些直觉的张量或多维数组用于深度学习)。

张量在深度学习(DL)可能不完全等价的张量数学对象,因为他们不可能满足所有需要的属性或操作的一些具体库可能不会实现,但是它是可以称之为张量,因为一个张量在数学也是一个多维数组,你可以申请操作(有些是在DL库)中实现。

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