TensorFlow:张量的属性及操作方法
AI张量是 TensorFlow中的基本数据类型,它表示一个多维数组,可以用来表示数学中的标量、向量、矩阵等概念。张量有以下几个重要的属性:形状(shape):张量的维度和每个维度的大小,例如 [2, 3] 表示一个二维张量,有两行三列。类型(dtype):张量的数据类型,例如 tf.int32,
AI张量是 TensorFlow中的基本数据类型,它表示一个多维数组,可以用来表示数学中的标量、向量、矩阵等概念。张量有以下几个重要的属性:形状(shape):张量的维度和每个维度的大小,例如 [2, 3] 表示一个二维张量,有两行三列。类型(dtype):张量的数据类型,例如 tf.int32,
字幕组双语原文:深度学习基础:张量运算英语原文:Tensor Operations — Basic Building Blocks of Deep Learning2012-至今:深度学习爆炸时代在2012年的Imagenet运动之后,深度学习取得了突飞猛进的发展。 深度学习现在已经成为我们日常生活
有研究者发现,李开复「零一万物」公司的 Yi-34B 模型基本上采用了 LLaMA 的架构,只是重命名了两个张量。对此,「零一万物」给出了官方回应。前段时间,开源大模型领域迎来了一个新的模型 —— 上下文窗口大小突破 200k,能一次处理 40 万汉字的「Yi」。
11月15日消息,AI大模型创业公司“零一万物”正式公开回应了其Yi大模型涉嫌抄袭LLaMA事件,称做法确实不妥,将会按照外界建议修改争议张量(Tensor)名。零一万物由创新工场董事长兼CEO李开复于今年创办,并在本月初宣布推出Yi-34B和Yi-6B两个开源大模型,号称对学术研究完全开放,
深度机器学习在 AI 的各个领域取得了显著的成功,但同时实现高可解释性和高效率仍然是一个严峻的挑战。张量网络(Tensor Network,TN)是一种源自量子力学的成熟数学工具,在开发高效的「白盒」机器学习方案方面显示出了其独特的优势。