Howtosignalprocessing
- Do czego służy tensor?
- Co to jest tensor w sztucznej inteligencji?
- Dlaczego używamy tensorów w głębokim uczeniu się?
- Co to jest tensor w DNN?
Do czego służy tensor?
TENSORY są rodzajem struktury danych stosowanej w algebrze liniowej i podobnie jak wektory i matryce, można obliczyć operacje arytmetyczne za pomocą tensorów. Po zakończeniu tego samouczka dowiesz się: że tensory są uogólnieniem macierzy i są reprezentowane przy użyciu tablic N-wymiarowych.
Co to jest tensor w sztucznej inteligencji?
Tensory to tylko wiadra o liczbie określonego kształtu i pewna ranga (wymiarowość). TENSORY są używane w uczeniu maszynowym z TensorFlow do reprezentowania danych wejściowych i danych wyjściowych (i wszystkiego pomiędzy) w modelach uczenia maszynowego.
Dlaczego używamy tensorów w głębokim uczeniu się?
TENSORFLOW, PYTORCH: Każde framework głębokiego uczenia się opiera się na tym samym podstawowym obiekcie: TENSORY. Są przyzwyczajone do przechowywania prawie wszystkiego w głębokim uczeniu się: dane wejściowe, wagi, uprzedzenia, prognozy itp.
Co to jest tensor w DNN?
Co to jest tensor w głębokim ramie uczenia się? TENSORY to struktura danych używana przez systemy uczenia maszynowego, a poznanie ich jest niezbędną umiejętnością, na której należy budować wcześnie. Tensor to pojemnik na dane numeryczne. To sposób, w jaki przechowujemy informacje, które wykorzystamy w naszym systemie.
