中学生にもわかるTensorFlow入門 その２ 行列の演算 - Qiita
#今回の概要 前回はテンソルとは何かを説明しましたが、今回は、行列の演算についてごく基礎的なことを説明させていただこうと思います。理系の大学を目指す受験生や大学生なら十二分に理解しているような内容です ここでどうして行列の演算かというと、歴史的に見て、まず行列を利用して方程式を解くといういわゆる線形代数の基本的なものから学問が発達し、それを元にさらに一般化させたテンソルという概念によって多重線形代数というものに発達していったという歴史があるからです 実際TensorFlowやChainerなどのニューラルネットワークを比較的容易に記述できるようになった（Python言語の）ライブラリはこうした行列演算が基礎になっていますから、そこで必要となるであろう最低限の知識である行列の和と積についてまず説明します。次に図形の変形などの際に利用されるであろう、行列の積の演算を利用し、図形の変形や回転、あ
中学生にも分かるTensorFlow入門 その１ テンソルとはなにか - Qiita
目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト（TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
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