神经网络的齿轮：张量运算

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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通过上一篇的内容，我们知道了张量表示神经网络中的数据，那么数据在网络中流动必然要经过各种运算或者叫做处理，这一系列的处理就是达到最终结果的过程。可以形象把中间的变换称为神经网络的“齿轮”，或者叫做张量运算。就像二进制运算有逻辑与(AND),或(OR),异或(NOR)一样，张量运算有以下几种：逐元素运算张量点积广播张量变形 1. 逐元素运算 relu运算和加法(减法)都是逐元素（elem...

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神经网络的基本数据结构是,层是一个数据处理模块，它接收一个或多个张量作为输入，并输出一个或多个张量，而其中所有变换可以简化为对数值数据张量的一些张量运算或张量函数，如张量加法，张量乘法等。可以说如同齿轮一般驱动着神经网络。我们可以将神经网络中的层理解成一个函数，其输入是一个矩阵，返回的是另一个矩阵，即输入张量的新表示。这个函数具体如下（其中w是一个矩阵，b是一个向量，二者都是该层的属性）。我们把上式拆开来看。这里有3个张量运算：（1）输入张量和张量w之间的点积运算（dot）。

定义及理解 神经网络的数据表示 神经网络的齿轮:张量运算导数

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