Тензор в нейронных сетях - это многомерный массив данных, который используется для представления информации. В простейшем виде тензор может быть одномерным массивом, аналогичным вектору, двумерным массивом, аналогичным матрице, или трехмерным массивом. В нейронных сетях тензоры используются для хранения и обработки входных данных, вычисления промежуточных результатов и предсказаний, а также хранения параметров модели.
Тензоры в нейронных сетях могут иметь различные размерности и формы, и каждая размерность отражает различные аспекты данных. Например, для изображений тензор можно представить как трехмерный массив с размерностями ширина, высота и количество каналов цвета. Для временных рядов тензор может иметь форму (batch_size, time_steps, features), где batch_size - количество примеров в одной партии, time_steps - количество временных шагов для каждого примера и features - количество признаков для каждого временного шага.
Тензоры обладают свойством распространения градиента, что позволяет использовать их в глубоком обучении и обратном распространении ошибки при обновлении параметров модели. Кроме того, тензоры могут быть эффективно обработаны с использованием параллельных и распределенных вычислений на графических процессорах (GPU) или процессорах для ускорения вычислений в нейронных сетях.
Итак, тензоры играют важную роль в нейронных сетях, представляя данные и параметры модели в удобном и эффективном формате для обучения и прогнозирования.