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- Wofür wird Tensor verwendet??
- Was ist Tensor in künstlicher Intelligenz??
- Warum verwenden wir Tensoren im tiefen Lernen??
- Was ist Tensor in DNN??
Wofür wird Tensor verwendet??
Tensoren sind eine Art von Datenstruktur, die in linearen Algebra verwendet wird. Wie Vektoren und Matrizen können Sie arithmetische Operationen mit Tensoren berechnen. Nach Abschluss dieses Tutorials werden Sie wissen: Tensoren sind eine Verallgemeinerung der Matrizen und werden unter Verwendung von n-dimensionalen Arrays dargestellt.
Was ist Tensor in künstlicher Intelligenz??
Tensoren sind nur Eimer mit Zahlen einer bestimmten Form und eines bestimmten Rangs (Dimensionalität). Tensoren werden im maschinellen Lernen mit Tensorflow verwendet, um Eingabedaten und Ausgabedaten (und alles dazwischen) in maschinellen Lernmodellen darzustellen.
Warum verwenden wir Tensoren im tiefen Lernen??
Tensorflow, Pytorch: Jedes Deep -Lern -Rahmen beruht auf demselben Grundobjekt: Tensoren. Sie werden es gewohnt, fast alles im Deep Learning zu speichern: Eingabedaten, Gewichte, Verzerrungen, Vorhersagen usw.
Was ist Tensor in DNN??
Was ist ein Tensor in einem tiefen Lernrahmen?? Tensoren sind die Datenstruktur, die von maschinellen Lernsystemen verwendet wird, und es ist eine wesentliche Fähigkeit, die Sie früh aufbauen sollten. Ein Tensor ist ein Container für numerische Daten. So speichern wir die Informationen, die wir in unserem System verwenden werden.
