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  • 第二章:神经网络数学基础

            神经网络数学表示

    1.张量

    张量是一个数据容器,可表示任意维的数据,是二维矩阵向任意维的扩展,它的数据几乎总是数值数据。张量的维度,叫轴(axis).

    张量的3个属性

    • 维度,轴(axis)np.ndim
    • 形状,np.shape是一个元组,表示张量在某个轴的维度大小(元素个数)
    • 数据类型,dtype,float32,float63,uint8,int8

    0-2维张量

    • 0D张量

      是一个标量,一个数字;阶数是0ndim = 0;形状 shape=()

      x = np.array(100)

    • 1D张量

      是一个向量,阶数是1ndim = 1,形状 shape=(n,)

      x = np.array([1,2,3,4,5,6])

    • 2D 张量

      是一个矩阵,阶数是2ndim = 2,形状 shape=(m,n)

      x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

    2.现在世界中的数据张量

    向量数据:2D张量,形状为(samples, features)

    时间序列数据或序列数据:3D张量,形状为(samples, timesteps, features)

    图像:4D张量,形状为(samples, height, width, channels) (samples, channels, height, width)

    视频:5D张量,形状为(samples, frames, height, width, channels) (samples, frames, channels, height, width)

     3.MNIST 数据集介绍

    MNIST是一个包含0-9的手写数字,每个数字用灰度图像表示(28*28),划分到10给类别中。它由美国国家标准与技术研究院在20世纪80年代收集,包含60 000张训练图片,10 000张测试图片。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ordili/p/10302141.html
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