张量及张量积的概念标签（空格分隔）： 数学基础知识今日阅读论文《Observer-Based Event-Triggered Consensus Control of Two-Layer Networks with Switching Topologies》，见运算符（），只觉眼熟，一知半解，遂查阅。###协变与反变 从线性空间 和其对偶空间 谈起, 首先介绍张量理论中协变与反变理论。定义线性空
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2024-09-20 11:52:34
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4.2 张量积4.2.1 定义设 ， ，则称分块矩阵 为 与 的张量积，记作 eg张量积不满足交换律 ，即 定理两个上三角的张量积也是上三角两个对角阵的张量积是对角阵4.2.2 计算a. 分块法右进右出一般情况下：b. 向量与向量张量积c. 向量与矩阵张量积4.2.3 运算律数乘： 分配律(右进右出)： ，结合律：吸收律：推论：eg：转置与求逆公式：若A与B都是U阵，则 秩公式：推论：由于
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2024-04-28 10:35:18
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向量张量积 例如： 矩阵张量积 例如： 向量范数 表示向量空间的大小 ...
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2021-09-08 15:47:00
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文章目录TensorFlow中的数据类型一、数值类型用TensorFlow创建张量字符串类型bool类型张量切片（Tensor slicing）现实中的数据张量张量的运算目标(损失)函数Keras对标签向量化机器学习的分类神经网络的数据预处理编码Embedding层如何利用keras的延展性几种激活函数的比较PS： TensorFlow中的数据类型一、数值类型1、标量（scalar）单个的实数，
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2024-06-11 21:25:59
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目录描述1.向量的外积1.1 实例一1.2 实例二2.张量内积3.张量积（直积）4.Kronecker乘积（Kronecker Product）5.Hadamard乘积（Hadamard Product）6.Khatri-Rao乘积（Khatri-Rao Product）7.张量乘法7.1 张量内积7.2 张量乘以矩阵8.个人思考 1.向量的外积1.1 实例一存在三个向量： 将三个向量相乘：作用
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2024-01-12 09:41:20
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# 如何在R语言中实现张量积
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在R语言中实现张量积。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。
## 张量积的概念
张量积是一种矩阵运算，用于计算两个矩阵的乘积。它可以用来描述两个向量空间的关系，并生成新的向量空间。
在R语言中，我们可以使用`%*%`运算符来实现张量积。
## 张量积的步骤
下面是在R语言中实现张量积的一般步骤：
| 步骤 |
原创
2023-12-26 08:18:19
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张量的数学运算1.标量运算2.向量运算2.1.reduce2.2.cum扫描累积2.3.arg最大最小值索引2.4.math.top_k对张量排序3.矩阵运算4.广播机制tf.broadcast_to(a,b.shape) 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。 1.标量运算张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。 加减乘除
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2023-09-29 08:48:29
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1. 矩阵的加减乘除和(共轭)转置(1) 矩阵的加法和减法 如果矩阵A和B有相同的维度(行数和列数都相等)，则可以定义它们的和A+B以及它们的差A-B，得到一个与A和B同维度的矩阵C，其中Cij=Aij+Bij或Aij-Bij. 另外Matlab还支持任意一个矩阵A与一个标量s相加，结果为矩阵的每一个元素加减标量，得到一个与A同维度的新的矩阵，即A+s的各
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2023-10-05 10:10:20
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找张量积概念的时候，被各种野路子博客引入的各种“积”搞混了，下面仅以Wikipedia为标准记录各种积的概念。 点积（Dot product） https://en.wikipedia.org/wiki/Dot_product 在数学中，点积（Dot product）或标量积（scalar prod
原创
2023-06-11 11:24:50
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记张量积的数学记号为 ⊗。
1. linear
假设 V,W 为线性空间（vector spaces），f:V→W是线性（linear）的，如果满足：
f(v1+v2)=f(v1)+f(v2)f(αv)=αf(v)
f 表示的是两个线性空间的映射，从线性空间 V 到线性空间 W；
2. bilinear
有三个线性空间，U,V,W，f:U×V→W是双线性的（bilinear
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2017-03-23 10:51:00
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记张量积的数学记号为 ⊗。
1. linear
假设 V,W 为线性空间（vector spaces），f:V→W是线性（linear）的，如果满足：
f(v1+v2)=f(v1)+f(v2)f(αv)=αf(v)
f 表示的是两个线性空间的映射，从线性空间 V 到线性空间 W；
2. bilinear
有三个线性空间，U,V,W，f:U×V→W是双线性的（bilinear
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2017-03-23 10:51:00
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# Python中的张量运算模块及其张量并积
在当今的人工智能和机器学习领域，张量（Tensor）作为一种多维数组的通用形式，广泛应用于数据处理和模型训练。Python语言中有许多图书馆可以方便地进行张量运算，其中尤以`NumPy`和`PyTorch`等库最为流行。本文将为大家详细介绍张量的概念、张量运算，尤其是张量并积的实现，并提供一些代码示例，帮助大家更好地理解和应用这些知识。
## 什么
三维向量的点积（Dot Product）
点乘比较简单，是相应元素的乘积的和： V1( x1, y1, z1)·V2(x2, y2, z2) = x1*x2 + y1*y2 + z1*z2;注意结果不是一个向量，而是一个标量（Scalar）。点乘有什么用呢，我们有： A·B = |A||B|Cos(θ)θ是向量A和向量B见夹角。这里|A|我们称
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2023-12-21 13:23:23
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季节性在真实的时间序列中是非常常见的。许多系列以周期性、规律性的方式变化。例如，冰淇淋销售在温暖的假期月份往往更高，而候鸟数量围绕年度迁徙周期强烈波动。由于季节性非常普遍，已经开发了许多时间序列和预测方法专门用于处理这个特征。本文的目的是强调一种策略，用于在动态广义相加模型中捕捉季节性和时变季节性模式。绘制季节性时间序列我们将使用AirPassengers数据集，这是一个从1949年到1960年
原创
精选
2024-06-23 13:10:38
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tensorx = torch.rand(4,5)
torch.save(x.to(torch.device('cpu')), "myTensor.pth")
y = torch.load("myTensor.pth")
print(y)list 保存到本地就是保存为.npy文件import numpy as np
a = [(u'9000023330249', 1), (u'13142928
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2023-06-30 10:09:39
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目录一、张量概述：二、初始化张量：直接使用Python列表转化为张量：通过Numpy数组（ndarray）转换为张量：通过已有的张量生成新的张量：通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性：四、张量的运算：1.张量的索引和切片：2.张量的拼接：3.张量的乘法和矩阵乘法：乘法（点乘）：矩阵乘法（叉乘）：4.自动赋值运算：五、Tensor和Numpy的相互转换：1.由tensor转换为ndar
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2023-06-19 18:58:18
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5. Tensor 分解张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。5.1. Tensor 的 Kruskal 形式其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOM
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2023-10-23 09:30:20
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pytorch张量运算张量的简介生成不同数据类型的张量list和numpy.ndarray转换为TensorTensor与Numpy Array之间的转换Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze、unsqueeze、permute、t
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2023-05-26 10:08:33
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张量什么是张量？一个数，一个数组，一个矩阵都是张量。张量包含多个属性，下面我将进行介绍。 张量的维度，叫做轴（axis）。维度可以无限扩充。查看张量维度：>>> x.ndim标量（0D张量）对应的是数值，例如1，2，3等。向量（1D张量）我们传统理解上的向量是（0,1）、（256,256）等，但这里向量相当于所谓一维数组。>>> x = np.arra
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2023-08-14 11:30:59
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TensorFlow这里简单总结一下TensorFlow的入门学习基础，作为TensorFlow学习之旅的启航。
张量（Tensor）TensorFlow 内部的计算都是基于张量的,张量是在我们熟悉的标量、向量之上定义的，详细的定义比较复杂，我们可以先简单的将它理解为一个多维数组：3 # 这个 0 阶张量就是标量，shape=[] [1., 2., 3.] # 这个 1 阶张量就是向量，sha
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2024-09-01 10:09:23
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