机器学习 — 什么是张量？
💡
原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
张量是表示多维数组的数学概念，广泛应用于物理、工程和机器学习。其阶数表示维度，标量、向量和矩阵分别为零、一、二阶张量。三阶张量可表示RGB图像，常用于流体力学和固体力学等领域。
🎯
关键要点
- 张量是表示多维数组的数学概念，广泛应用于物理、工程和机器学习。
- 张量可以看作是一种多维数组，具有特定的变换规律和运算法则。
- 张量的阶数指的是它所包含的维度数量，标量、向量和矩阵分别为零、一、二阶张量。
- 一阶张量通常表示为向量，包含速度、力、电场强度、磁感应强度和位移等示例。
- 三阶张量可以表示为一个三维数组，常用于表示RGB图像、数据集和物理场等。
- 三阶张量在计算流体力学和固体力学等领域得到广泛应用。
➡️
