深入浅出深度学习(三)线性代数基础
一、标量、向量、矩阵、张量
- 标量(scalar)
一个数值,最小的计算单元 - 向量(vector)
由多个标量组成的一维数组 - 矩阵(matrix)
由标量数据构成的二维数组 - 张量(tensor)
深度学习领域,很多时候数据都是高于二维的,所以需要一种能够表示任意维度的数据类型——张量。
二、向量范数
衡量向量大小的一种度量方式,几何意义上是度量从原点到点x的距离。范数是正则化的主要手段,用来衡量模型的复杂度。
1. 0范数——表示向量中非0元素的个数
2. 1范数——绝对值范数,表示向量中所有元素的绝对值之和。
3. 2范数——欧几里得范数,也就是通常意义上的模值。
4. 范数——向量中每个元素绝对值的最大值
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