"텐서 차수"의 두 판 사이의 차이

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==개요==
==개요==
;tensor rank
;tensor rank, rank
;텐서 랭크
;텐서 랭크, 텐서 차수, 순위, 랭크, 차수,
* 텐서의 차원 수
* 예를 들어 스칼라의 순위는 0이고, 벡터의 순위는 1이고, 행렬의 순위는 2이다.


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==같이 보기==
==같이 보기==
* [[텐서]]
* [[반변 텐서]](contravariant tensor)
* [[반변 텐서]](contravariant tensor)
* [[공변 텐서]](covariant tensor)
* [[공변 텐서]](covariant tensor)
* [[텐서]]
* [[형태, 랭크, 차원수]]
* [[형태, 랭크, 차원수]]


==참고==
==참고==
* http://mathworld.wolfram.com/TensorRank.html
* http://mathworld.wolfram.com/TensorRank.html
* https://developers.google.com/machine-learning/glossary#rank-tensor


[[분류: 텐서]]
[[분류: 텐서]]
[[분류: TensorFlow]]

2021년 5월 30일 (일) 01:51 판

1 개요

tensor rank, rank
텐서 랭크, 텐서 차수, 순위, 랭크, 차수,
  • 텐서의 차원 수
  • 예를 들어 스칼라의 순위는 0이고, 벡터의 순위는 1이고, 행렬의 순위는 2이다.
랭크 대상
0 스칼라
1 벡터
2 N×N 행렬
≥3 텐서

2 같이 보기

3 참고

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