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什么是標(biāo)量機?標(biāo)量、向量、張量的區(qū)別

西西 ? 來源:csdn ? 作者:喜歡打醬油的老鳥 ? 2020-01-28 16:09 ? 次閱讀

計算機中的標(biāo)量機是指只是一個數(shù)一個數(shù)地進行計算的加工處理方法,區(qū)別于向量機能夠?qū)σ慌鷶?shù)據(jù)同時進行加工處理。標(biāo)量機比向量機的運算速度慢,因此,向量機更適合于演算數(shù)據(jù)量多的大型科學(xué)、工程計算問題。

計算機(computer)俗稱電腦,是一種用于高速計算的電子計算機器,可以進行數(shù)值計算,又可以進行邏輯計算,還具有存儲記憶功能。是能夠按照程序運行,自動、高速處理海量數(shù)據(jù)的現(xiàn)代化智能電子設(shè)備。

1、標(biāo)量

一個標(biāo)量就是一個單獨的數(shù),一般用小寫的的變量名稱表示。

2、向量

一個向量就是一列數(shù),這些數(shù)是有序排列的。用過次序中的索引,我們可以確定每個單獨的數(shù)。通常會賦予向量粗體的小寫名稱。當(dāng)我們需要明確表示向量中的元素時,我們會將元素排列成一個方括號包圍的縱柱:

什么是標(biāo)量機?標(biāo)量、向量、張量的區(qū)別

我們可以把向量看作空間中的點,每個元素是不同的坐標(biāo)軸上的坐標(biāo)。

3、矩陣

矩陣是二維數(shù)組,其中的每一個元素被兩個索引而非一個所確定。我們通常會賦予矩陣粗體的大寫變量名稱,比如A。 如果一個實數(shù)矩陣高度為m,寬度為n,那么我們說

矩陣這東西在機器學(xué)習(xí)中就不要太重要了!實際上,如果我們現(xiàn)在有N個用戶的數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)含有M個特征,那其實它對應(yīng)的就是一個N*M的矩陣呀;再比如,一張圖由16*16的像素點組成,那這就是一個16*16的矩陣了。現(xiàn)在才發(fā)現(xiàn),我們大一學(xué)的矩陣原理原來這么的有用!要是當(dāng)時老師講課的時候先普及一下,也不至于很多同學(xué)學(xué)矩陣的時候覺得莫名其妙了。

4、張量

幾何代數(shù)中定義的張量是基于向量和矩陣的推廣,通俗一點理解的話,我們可以將標(biāo)量視為零階張量,矢量視為一階張量,那么矩陣就是二階張量。

例如,可以將任意一張彩色圖片表示成一個三階張量,三個維度分別是圖片的高度、寬度和色彩數(shù)據(jù)。將這張圖用張量表示出來,就是最下方的那張表格:

什么是標(biāo)量機?標(biāo)量、向量、張量的區(qū)別

其中表的橫軸表示圖片的寬度值,這里只截取0~319;表的縱軸表示圖片的高度值,這里只截取0~4;表格中每個方格代表一個像素點,比如第一行第一列的表格數(shù)據(jù)為[1.0,1.0,1.0],代表的就是RGB三原色在圖片的這個位置的取值情況(即R=1.0,G=1.0,B=1.0)。

當(dāng)然我們還可以將這一定義繼續(xù)擴展,即:我們可以用四階張量表示一個包含多張圖片的數(shù)據(jù)集,這四個維度分別是:圖片在數(shù)據(jù)集中的編號,圖片高度、寬度,以及色彩數(shù)據(jù)。

張量在深度學(xué)習(xí)中是一個很重要的概念,因為它是一個深度學(xué)習(xí)框架中的一個核心組件,后續(xù)的所有運算和優(yōu)化算法幾乎都是基于張量進行的。

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