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深度学习-神经网络的数学基础
1.标量(0D 张量)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)。在 Numpy中,一个 float32 或 float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组)。2.向量数字组成的数组叫作向量(vector)或一维张量(1D 张量)。一维张量只有一个轴。下面是一个 Numpy 向量。x=np.array([12,3,6,14,7])3.矩阵(2D 张量)向量
深度学习-神经网络的数学基础
1.标量(0D 张量)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)。在 Numpy中,一个 float32 或 float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组)。2.向量数字组成的数组叫作向量(vector)或一维张量(1D 张量)。一维张量只有一个轴。下面是一个 Numpy 向量。x=np.array([12,3,6,14,7])3.矩阵(2D 张量)向量
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