Google Colab 머신러닝 기초 2 : Tensor의 개념, 조합 및 동작

Tensor의 개념 및 예시 - 텐서(Tensor)란 일종의 데이터 배열이라고 볼 수 있다. 우리가 흔히 아는 스칼라, 벡터나 행렬이 이 데이터 배열에 속해있는데, 이들은 각각 다른 차원을 갖는다. 이들이 몇 차원 배열이냐는 이들이 텐서의 어떠한 Rank를 가지냐와 같은 의미이다. 다음 표를 보면서 이를 확인해보자 랭크가 2라는 것은 우리가 데이터를 읽는 방향이 두 쪽이라는 것인데, Matrix의 경우에 가로와 세로 두 방향으로 읽을 수 있으므로 Rank = 2이다. 텐서의 경우엔 여기에 대각선 방향까지 추가되므로 총 3가지 방향으로 데이터를 읽을 수 있다. 이로인해 텐서의 Rank는 3이다. Rank가 3 이상부터는 Rank의 숫자 뒤에 그대로 Tensor을 붙여서 표기한다. 예를 들어 Rank=5이면 5-Tensor 인 것이다. 하지만 Rank가 3 이상만 되어도 그 차원을 머릿속으로 상상하기는 쉽지 않다. 따라서 3가지의 개념을 정확히 알아야 한다. 바로 Rank, Shape,...

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