Tensor Decomposition

线性代数（十三）：张量与多线性代数——从标量到高维数据立方体

张量是向量和矩阵到任意维度的推广。本章从标量、向量、矩阵出发，讲解纤维、切片、展开等概念，以及 CP 分解、Tucker 分解和 HOSVD，并探讨张量在神经网络压缩和推荐系统中的应用。