1.标量(Scalar)
只有大小没有方向，可用实数表示的一个量
2.向量(Vector)
可以表示大小和方向的量
3.矩阵(Matrix)
m行n列,矩阵中的元素可以是数字也可以是符号，在深度学习中一般是二维数组
4.张量(Tensor)
用来表示一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系可以是内积、外积、线性映射、或者笛卡尔积。张量通常是大于2维的数字表。
5.Representation
深度学习中标量，向量，矩阵和张量
news2024/12/23 13:52:39
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