神经网络的数学基础

初识神经网络

神经网络的数据表示

张量

• 张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。（可以理解为n维数组）
• 标量：仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D 张量）。
• 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量）。
• 矩阵：向量组成的数组叫作矩阵（matrix）或二维张量（2D 张量）。

关键属性

• 轴的个数（阶）：3D张量有三个轴，矩阵有2个轴
• 形状：张量每个轴的元素个数，比如矩阵的形状为 (3, 5)
• 数据类型：张量中所包含的数据类型，比如float32，float64，uint8