PyTorch - 神经网络的数学构建块

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  简述

  数学在任何机器学习算法中都是至关重要的，它包括数学的各种核心概念，以获取以特定方式设计的正确算法。

  下面提到了数学主题对机器学习和数据科学的重要性 -

  

  现在，让我们关注机器学习的主要数学概念，这从自然语言处理的角度来看很重要 -
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  向量

  向量被认为是连续或离散的数字数组，由向量组成的空间称为向量空间。向量的空间维度可以是有限的或无限的，但已经观察到机器学习和数据科学问题处理固定长度的向量。

  矢量表示如下所示 -

  
  temp = torch.FloatTensor([23,24,24.5,26,27.2,23.0])
  temp.size()
  Output - torch.Size([6])
  

  在机器学习中，我们处理多维数据。因此向量变得非常重要，并被视为任何预测问题陈述的输入特征。
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  标量

  标量被称为具有仅包含一个值的零维。说到 PyTorch，它不包括一个特殊的零维张量；因此声明将如下 -

  
  x = torch.rand(10)
  x.size()
  Output - torch.Size([10])
  

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  矩阵

  大多数结构化数据通常以表格或特定矩阵的形式表示。我们将使用一个名为 Boston House Prices 的数据集，该数据集可在 Python scikit-learn 机器学习库中轻松获得。

  
  boston_tensor = torch.from_numpy(boston.data)
  boston_tensor.size()
  Output: torch.Size([506, 13])
  boston_tensor[:2]
  Output:
  Columns 0 to 7
  0.0063 18.0000 2.3100 0.0000 0.5380 6.5750 65.2000 4.0900
  0.0273 0.0000 7.0700 0.0000 0.4690 6.4210 78.9000 4.9671
  Columns 8 to 12
  1.0000 296.0000 15.3000 396.9000 4.9800
  2.0000 242.0000 17.8000 396.9000 9.1400