1. 텐서(Tensor)

  • 0차원은 점으로 scalar
    1차원은 vector
    2차원은 matrix 로 불리고 있다.

  • 보통 tensor는 3차원 이상에서의 성분을 의미하지만, 그 보다 낮은 차원의 개념도 포함한다.

2. Tensor Shape

3차원 tensor의 shape 표현

  • 왼쪽 tensor shape 이미지를 참고하여, 시각화와 표현법에 익숙해지면 좋다.

  • 간편 표현법: |x| = (k, n, m)

Typical tensor Shape

  • Tabular datasets

    • 흔히 보는 엑셀 데이터 모양이라고 생각하면 간단하다.

    • |x| = (#rows, #columns)

  • NLP (Natural Language Processing)

    • 기계 번역과 같은 자연어 처리를 생각해볼 수 있다.

    • |x| = (#sentenses, #words (tokens), #features)

  • Computer vision

    • Gray scale
      mnist와 같은 흑백 숫자 데이터가 하나의 예시이다.
      |x| = (#images, height, width)

    • Color scale
      fashion mnist와 같은 컬러 데이터가 하나의 예시이다.
      |x| = (#images, #channels, height, width)

이 포스팅은 패스트캠퍼스 김기현의 딥러닝 유치원 강의 기반으로 작성되었다.