tensorflow - 神经元网络中张量的关系
问题描述
所以我读了很多关于张量的文章。对于我的目的,我有点理解这个概念。但我找不到任何关于它们如何在 NN 中准确使用的信息。例如,我使用 Tensorflow 构建了一个 NN 来对图像进行分类。我拥有的唯一信息:层是用张量构建的。现在我的问题:据我所知,神经网络是由神经元构成的。其中的一层由许多神经元构成。
- Tensorflow 中的神经元和张量是等价的吗?
- 张量是神经元的输入吗?
- 他们如何一起工作?
我的问题可能听起来微不足道。但我找不到任何关于它的信息。他们宁愿谈论张量或神经元。但不是它们如何在带有 Tensorflow 的神经元网络中一起使用。
解决方案
首先,这里有一些相关的定义:
神经网络被建模为连接在无环图中的神经元集合。换句话说,一些神经元的输出可以成为其他神经元的输入。[...] 神经网络模型通常被组织成不同的神经元层 ( cs231n )。
图是包含一组 tf.Operation 对象的数据结构,这些对象代表计算单元;和 tf.Tensor 对象,它们表示在操作之间流动的数据单元(Tensorflow intro to graphs)。
现在的问题:
Tensorflow 中的神经元和张量是等价的吗?
不,张量是数据单位。人工神经元是功能。此类功能可以使用 tf.Operations 实现并处理存储在张量中的数据。
张量是神经元的输入吗?
例如,是的。神经元可以存储神经元的输入或输出。
希望有帮助。我很高兴用更多细节来扩展答案。
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