回答編集履歴
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変更
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@@ -10,7 +10,7 @@
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いずれにせよ、どんな場合でも一番小さい次元要素はscalarであって、それをvectorの形で纏める。
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いずれにせよ、どんな場合でも一番小さい次元要素(末端要素)は必ずscalarであって、それをvectorの形で纏める。
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更に、複数のvectorがあればmatrixになるーーーこれが２次元のtensorである。
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修正
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@@ -24,9 +24,9 @@
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このような「立方体」が複数存在すれば、「立方体」のvectorになって４次元のtensorになる！
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このようなimagingは一つの次元を一つの軸
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このようなimagingは一つの次元を一つの軸と見なすのと同じ。
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またtenor構造体中の諸要素は一つの軸に対応する、即ち特定の軸上のデータである。
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またtensor構造体中の諸要素は一つの軸に対応する、即ち特定の軸上のデータである。
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このようなimagingはR.Shigemori氏が強調されたい軸説とは全然矛盾しない。。。
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@@ -36,4 +36,4 @@
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tensorの同じ次元においても要素数が不揃事が可能：例えば、matrixの各行の要素数が不一致するとか。
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そして、
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そして、ある次元に一つの要素しかない場合もある ⇨ この次元において一つの固定座標(index)しかないので、次元圧縮・削減の話が出て来る。
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追加
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@@ -29,3 +29,11 @@
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またtenor構造体中の諸要素は一つの軸に対応する、即ち特定の軸上のデータである。
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このようなimagingはR.Shigemori氏が強調されたい軸説とは全然矛盾しない。。。
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★★★その他
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tensorの同じ次元においても要素数が不揃事が可能：例えば、matrixの各行の要素数が不一致するとか。
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そして、有る次元に一つの要素しかない場合もある ⇨ この次元において一つの固定座標(index)しかないので、次元圧縮・削減の話が出て来る。
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訂正
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@@ -1,4 +1,6 @@
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次元の間が入れ子式(nest)になっているので、包含関係/階層関係に見える。
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要はtensorもデータ構造体である。
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@@ -18,8 +20,12 @@
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複数のvectorが存在すればmatrix/平面に見当てられる。
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更に、複数のmatrixがあれば、matrixのstackをなすので、「立方体」になる⇨⇨
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更に、複数のmatrixがあれば、matrixのstackをなすので、「立方体」になる⇨⇨３次元のtensorになる。
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このような「立方体」が複数存在すれば、「立方体」のvectorになって４次元のtensorになる！
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このようなimagingは一つの次元を一つの軸に見なされると同じ。
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またtenor構造体中の諸要素は一つの軸に対応する、即ち特定の軸上のデータである。
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このようなimagingはR.Shigemori氏
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このようなimagingはR.Shigemori氏が強調されたい軸説とは全然矛盾しない。。。
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@@ -18,7 +18,7 @@
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複数のvectorが存在すればmatrix/平面に見当てられる。
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更に、複数のmatrixがあれば、matrixのstackをなすので、「立方体」になる⇨⇨⇨
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更に、複数のmatrixがあれば、matrixのstackをなすので、「立方体」になる⇨⇨⇨３次元のtensorになる。
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このような「立方体」が複数存在すれば、「立方体」のvectorになって４次元のtensorになる！
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