AI Artificial Intelligence

Viele Teile ergeben ein Ganzes! Die Kunst unwichtige Details zu vermeiden!

Handgeschriebene Zahlen erkennen

Datenaufbereitung für neuronale Netzwerke:

Mehrdimensionale Arrays werden Tensoren genannt. Diese Tensoren werden von allen Systemen die etwas mit "Lernen von Maschinen" zu tun haben, als Basisdatenstrukturen verwendet. Ein Tensor ist ein Datenspeicher, der meistens für numerische Daten verwendet wird. Bekannt sind ja Matrizen, welche 2-Achsige Tensoren sind. Die Tensoren sind ähnlich, können aber beliebig viele Dimensionen annehmen. Dies Dimensionen werden oft auch als Achsen bezeichnet.

Das dazugehörige Notebook: DatenaufbereitungFuerNeuronaleNetzwerke.ipynb

Skalare sind Tensoren mit der Dimension 0:

Ein Tensor, der nur eine einzige Zahl beinhaltet wird als Skalar bezeichnet. Man sagt auch: Ein Tensor vom Rang 0.

Beispiel:

import numpy as np
x = np.array(12)
print("Skalar Wert von x:",x)
print("Dimension von x:", x.ndim)

Ausgabe:

Skalar Wert von x: 12 Dimension von x: 0

Vektoren sind Tensoren mit der Dimension 1:

Ein eindimensionales Feld von Zahlen wird als Vektor bezeichnet. Dieser Vektor hat exakt eine Achse.

Beispiel:

x = np.array([1236147])
 print("Vektor:", x)
 print("Dimension von x:", x.ndim)

Ausgabe:

Vektor: [12 3 6 14 7] Dimension von x: 1

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