<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Tensor Decomposition on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/tensor-decomposition/</link><description>Recent content in Tensor Decomposition on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 26 Mar 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/tensor-decomposition/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>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</title><link>https://www.chenk.top/zh/linear-algebra/13-%E5%BC%A0%E9%87%8F%E4%B8%8E%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/</link><pubDate>Wed, 26 Mar 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/linear-algebra/13-%E5%BC%A0%E9%87%8F%E4%B8%8E%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/</guid><description>&lt;p>如果你用过 PyTorch 或 TensorFlow，“张量”这个词你一定见过无数次。 PyTorch 把所有数组都叫 &lt;code>torch.Tensor&lt;/code>， TensorFlow 更是直接把张量写进了名字。但张量到底是什么？为什么这些框架要用一个听起来像物理术语的词来描述看似多维数组的对象？&lt;/p></description></item></channel></rss>