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人工智能学习笔记

SuShine
 SuShine
发布于 2017/09/08 15:21
字数 501
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Tensorflow到底是什么?
在以上计算图当中,数据流向为从左至右,即代表由输入到输出。而这正是TensorFlow中“流(flow)”的由来。不过Tensor又是什么?
Tensor一词本义为张量,而此计算图中全部数据流皆以张量形式存在。所谓张量,其实际代表的就是一个n维数组。我曾经提到W是一项权重矩阵,但从TensorFlow的角度来看,其实际上属于一项二阶张量——换言之,一个二组数组。
一个标量代表一个零阶张量。
一个向量代表一个一阶张量。
一个矩阵代表一个二阶张量。
一个三维数组代表一个三阶张量。
之后以此类推……

这就是Tensor的全部含义。在卷积神经网络等深度学习方案当中,大家会需要与四维张量打交道。但本示例中提到的逻辑分类器要更为简单,因此我们在这里最多只涉及到二阶张量——即矩阵。
我之前还提到过,x代表一个向量——或者说一个一阶张量——但接下来我们同样将其视为一个矩阵。y亦采用这样的处理方式。如此一来,我们即可将数据库组视为整体对其loss进行计算。
一条简单的示例(example)语音内包含20个数据元素。如果大家将全部3168条示例加载至x当中,则x会成为一个3168 x 20的矩阵。再将x与W相乘,则得出的结果y_pred为一个3168 x 1的矩阵。具体来讲,y_pred代表的是为数据集中的每条语音示例提供一项预测结论。
通过将我们的计算图以矩阵/张量的形式进行表达,我们可以一次性对多个示例进行预测。

 

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本文转载自:http://www.jianshu.com/p/abc4e084bdbd

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SuShine
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