<MyRusakov.ru />

Разработчик игр на Unreal Engine

Разработчик игр на Unreal Engine

Этот комплект с нуля всего за 7 месяцев сделает Вас Unreal-разработчиком. И при этом учиться достаточно 1 час в день.

Начнёте Вы с основ программирования, постепенно перейдя к C++. Затем очень подробно изучите Unreal Engine, и после научитесь программировать на C++ в Unreal Engine. В конце создадите крупный проект на C++ в Unreal Engine для своего портфолио.

Комплект содержит:

- 416 видеоуроков

- 95 часов видео

- 1024 задания для закрепления материала из уроков

- 3 финальных тестирования

- 4 сертификата

- 12 Бонусных курсов

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

Что такое тензоры в программировании

Что такое тензоры в программировании

Здравствуйте! В сегодняшней статье мы рассмотрим, что такое тензоры и как они используются в программировании. Тензоры — это математические объекты, которые обобщают понятия скаляров, векторов и матриц. Они играют ключевую роль в различных областях науки и техники, включая физику, компьютерное зрение, машинное обучение и искусственный интеллект. В программировании тензоры часто используются для обработки и анализа больших объемов данных, особенно в нейронных сетях и других моделях машинного обучения.

Определение тензоров

В математике тензор определяется как многомерный массив чисел. Это обобщение понятий скаляра (0-мерного тензора), вектора (1-мерного тензора) и матрицы (2-мерного тензора) на произвольное число измерений (или осей). Тензор порядка ( n ) имеет ( n ) измерений и может быть представлен как массив массивов.

Примеры тензоров

  • Скаляр: Тензор порядка 0, например, число ( 5 ).

  • Вектор: Тензор порядка 1, например, [1, 2, 3].

  • Матрица: Тензор порядка 2, например, [ [1 , 2], [3, 4 ​ ] ].

  • Тензор порядка 3: Например, трехмерный массив [ [ [1,2],[3,4] ] , [[5,6], [7,8] ] ]

Применение тензоров в программировании

  1. Машинное обучение и глубокое обучение:

  2. TensorFlow и PyTorch: Эти популярные библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения используют тензоры как основную структуру данных для представления и обработки данных. Они обеспечивают мощные инструменты для выполнения математических операций над тензорами, таких как матричное умножение, свертка и др.

  3. Обучение моделей: Тензоры используются для представления входных данных, весов моделей и промежуточных активаций в нейронных сетях.

  4. Компьютерное зрение:

  5. Обработка изображений: Изображения часто представляются как тензоры порядка 3, где первые два измерения — это высота и ширина изображения, а третье измерение — цветовые каналы (например, RGB).

  6. Обработка естественного языка:

  7. Текстовые данные: Тексты можно представлять в виде тензоров, где каждое слово или символ кодируется в виде числовых векторов. Это позволяет эффективно обрабатывать и анализировать текстовые данные с помощью алгоритмов машинного обучения.

Основные операции с тензорами

Работа с тензорами включает множество операций, таких как:

  • Сложение и вычитание: Покомпонентные операции между тензорами одинаковой формы.

  • Матричное умножение: Операции умножения тензоров, используемые для различных математических вычислений.

  • Свертка: Основная операция в сверточных нейронных сетях, используемая для обработки изображений.

  • Транспонирование: Изменение порядка осей тензора.

  • Резка и объединение: Операции по разделению и объединению тензоров.

Заключение

Тензоры являются фундаментальным инструментом в современных вычислениях и программировании. Они предоставляют мощные и гибкие способы представления и обработки данных в многомерных пространствах, что делает их незаменимыми в таких областях, как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Понимание тензоров и умение эффективно работать с ними — ключ к успешной реализации сложных алгоритмов и моделей в различных областях науки и техники.

Если вас интересует более глубокое понимание работы с тензорами и их применения в нейронных сетях, рекомендуем пройти курс Создание нейросетей на Python. Этот курс поможет вам освоить все необходимые навыки для работы с тензорами и создания эффективных моделей машинного обучения.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

  1. Кнопка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  2. Текстовая ссылка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  3. BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):

Комментарии (0):

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.