[AI 개념 다지기] Tensor

안녕하세요 Foxy현입니다.

딥러닝 및 머신러닝 공부 시 vector 및 matrix 개념에서 종종 접할 수 있는 Tensor가 무엇인지에 대한 개념을 정리하는 시간을 갖도록 하겠습니다.

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Tensor

tensor는 우리가 지금까지 알던 scalar, vector, matrix를 더 넓은 의미로 부르는 말입니다.
매우 수학적인 개념으로, 데이터의 배열이라고 볼 수 있겠습니다.

#스칼라
scalar = 42

#벡터
vector = [1,2,3]

#행렬
matrix = [
			[1,2,3],
            [4,5,6],
         ]
         
#텐서
tensor = [
			[
            	[1,2,3],
                [4,5,6],
            ],
            [
            	[7,8,9],
                [10,11,12],
            ],
		]

여기서, rank라는 게 있는데 차원을 의미합니다.
스칼라는 일반적으로 존재하는 값을 의미하고, 벡터는 1차원, 행렬은 2차원을 의미합니다. 위의 3rank tensor는 3차원이라고 할 수 있겠죠? 일반적으로 차원이 높아질 수록 아래 차원이 모인 배열이라고 생각할 수 있겠습니다.

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정리해보면,

• Tensor는 배열의 집합이다.
• Rank는 차원을 의미한다.

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감사합니다.