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人工智能-数学基础-如何理解标量,向量,矩阵,张量

n = 3 ,也称为0阶张量,0维,一个点n = [1,0,0],也称为1阶张量,1维,一条线之所有叫向量而不叫数组,因为它是有方向的量,我们在实践中学习.向量我们可以想到词向量:如 i love you , i 的词向量 [1,0,0] 它在 i 方向的值为1,在 love和you方向的值为0,这就是向量n = [[1,2,3],[2,2,3],]也称为2阶张量,2维,一个面故名思意,扩展的量,

#矩阵#人工智能#线性代数
【神经网络助力模块】阴阳时序编码模型 YinYangTime2Vec

那为什么构建阴阳时序编码?传统的时序编码只是基于sin或cos非线性运算,而这两种非线性函数都有其意义,为什么不结合起来,用我国“一阴一阳之谓道”的哲学思想指导这种编码运算。为什么要构建阴阳时序编码,阴阳时序编码基于Time2Vec,参见我的另一篇博客https://blog.csdn.net/weixin_44815507/article/details/125961469?我会继续更新一些好东

#神经网络#深度学习#python
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【深度学习】时序数据用在Transformer的好能手-TIme2Vec-pytorch实现

面对时序问题,如果我们想直接引入Transformer会很困难,那是那句话我比较着急,直接上代码,这个是我修订后的,原作者那个没有batch_size不能直接用在训练阶段,源代码地址https//github.com/ojus1/Time2Vec-PyTorch。......

#深度学习#pytorch#transformer
人工智能-数学基础-如何理解标量,向量,矩阵,张量

n = 3 ,也称为0阶张量,0维,一个点n = [1,0,0],也称为1阶张量,1维,一条线之所有叫向量而不叫数组,因为它是有方向的量,我们在实践中学习.向量我们可以想到词向量:如 i love you , i 的词向量 [1,0,0] 它在 i 方向的值为1,在 love和you方向的值为0,这就是向量n = [[1,2,3],[2,2,3],]也称为2阶张量,2维,一个面故名思意,扩展的量,

#矩阵#人工智能#线性代数
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