Howtosignalprocessing
- À quoi sert le tenseur pour?
- Qu'est-ce que le tenseur dans l'intelligence artificielle?
- Pourquoi utilisons-nous les tenseurs en profondeur?
- Qu'est-ce que le tenseur dans DNN?
À quoi sert le tenseur pour?
Les tenseurs sont un type de structure de données utilisés dans l'algèbre linéaire, et comme les vecteurs et les matrices, vous pouvez calculer les opérations arithmétiques avec des tenseurs. Après avoir terminé ce tutoriel, vous saurez: que les tenseurs sont une généralisation des matrices et sont représentés à l'aide de tableaux en n dimension.
Qu'est-ce que le tenseur dans l'intelligence artificielle?
Les tenseurs ne sont que des seaux de nombres d'une forme spécifique et d'un certain rang (dimensionnalité). Les tenseurs sont utilisés dans l'apprentissage automatique avec TensorFlow pour représenter les données d'entrée et les données de sortie (et tout le reste) dans les modèles d'apprentissage automatique.
Pourquoi utilisons-nous les tenseurs en profondeur?
Tensorflow, Pytorch: Chaque cadre d'apprentissage en profondeur repose sur le même objet de base: les tenseurs. Ils sont habitués à stocker presque tout dans l'apprentissage en profondeur: données d'entrée, poids, biais, prédictions, etc.
Qu'est-ce que le tenseur dans DNN?
Qu'est-ce qu'un tenseur dans un cadre d'apprentissage en profondeur? Les tenseurs sont la structure de données utilisée par les systèmes d'apprentissage automatique, et les connaître est une compétence essentielle que vous devez créer très tôt. Un tenseur est un conteneur pour les données numériques. C'est la façon dont nous stockons les informations que nous utiliserons dans notre système.
