人工智能中的一些数学概念

以下的概念是我在学习 TensorFlow 时遇到的概念，因为还在学习中，所以不保证覆盖面，正确性和概念深度。

一、量的概念

1. 标量：维度0，由单个数构成（整数、实数或者复数）
2. 向量：维度1，由多个标量按一定顺序组成一个序列，编程开发中的一维数组，例如语音信号
3. 矩阵：维度2，将向量中的每个标量替换成向量，编程开发中的二维数组，例如灰度图像
4. 张量：维度n，将矩阵中的每个标量替换成向量（想象一个三阶魔方），RGB图像或者视频

二、范数和内积

范数和内积是描述向量的数学语言。

1. 范数：对单个向量大小的度量
2. 内积：两个相同维数向量的内积，即对应元素乘积的求和

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