Тензор в нейронных сетях - это многомерный массив, который используется для хранения и обработки данных. Тензоры являются основным типом данных, с которыми работают нейронные сети, и представляют собой обобщение скаляров (тензор ранга 0), векторов (тензор ранга 1) и матриц (тензор ранга 2) на более высокие размерности.
Тензоры в нейронных сетях используются для представления входных данных, весов модели, промежуточных вычислений и выходных данных. Они позволяют эффективно выполнять операции линейной алгебры, необходимые для обучения и предсказания сети.
Ранг тензора определяет количество измерений или размерностей массива данных. Например, тензор ранга 0 представляет собой скалярное значение (одно число), тензор ранга 1 - вектор (одномерный массив), тензор ранга 2 - матрица (двумерный массив), и так далее.
Тензоры в нейронных сетях могут быть изменяемыми (изменяемыми) или неизменяемыми (неизменяемыми). Изменяемые тензоры обновляются в процессе обучения сети, их значения корректируются на основе ошибки предсказания. Неизменяемые тензоры хранят постоянные параметры модели, которые не подлежат изменению в ходе обучения.
Тензоры играют важную роль в построении и обучении нейронных сетей, их эффективное использование позволяет достигать высокой точности прогнозов и обучения моделей.