发表评论取消回复
相关阅读
相关 TensorFlow2-基础(一):数据类型【张量“常量”(标量、向量、矩阵)、张量“变量”(表示神经网络待优化权重、偏置)】、基本数据类型【int、float、double、bool、string】
张量(Tensor):可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量(Scalar)、矢量(Vector)、矩阵(Matrix) 等都是特殊类型的张量。 张量(Tenso
相关 tensorflow_张量的理解
开始学习tensorflow了,张量是tensorflow最基础的概念,我发现自己还不会。学习的视频中,老师也没讲到,只是一带而过,刚刚参考了几篇博客,对张量大概有个了解,但是
相关 张量、批量的理解(神经网络的数据表示)
一般来说,当前所有机器学习系统都是用张量作为基本的数据结构 张量是一个数据容器,它包含的数据几乎总是数值数据,因此它是数字的容器,矩阵是二维张量, 张量是矩阵向任意维度的推广
相关 神经网络的相关数据表示 - 概念说明
写在前面 数据存储在多维Numpy 数组中,也叫张量(tensor)。一般来说,当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量对这个领域非常重要,重要到Google
相关 神经网络的数据表示
神经网络的数据表示 神经网络中使用的数据很多存储在多维Numpy数组中,也叫张量(tensor)。一般来说,当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量对这
相关 【PyTorch】标量、向量、张量的直观理解
标量 标量就是一个数字。标量也称为0维数组。 比如5套房子中的“5”就是标量; 向量 向量是一组标量组成的列表。向量也称为1维数组。 比如房子的价格是受多种因
相关 BP神经网络的理解
BP神经网络的理解 【文章转至】http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP
相关 前向神经网络的矩阵表示
前向神经网络的矩阵表示: P f ( W x i ) = o i Pf(Wx\_i)=o\_i Pf(Wxi)=oi P f ( W X ) = O Pf(WX
相关 TensorFlow中张量(tensor)的理解
TensorFlow字面意思——张量的流动,即保持计算节点不变让数据以张量的形式进行流动。张量tensor可以是一个变量/数组/多维数组等,可以想象成一个n维(n-dimens
还没有评论,来说两句吧...