A TENSOR - 日本語 への翻訳

• テンソル
• tensor

英語 での A tensor の使用例とその 日本語 への翻訳

A layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor.
Layerのインスタンスは関数呼び出し可能で，戻り値としてtensorを返します。

In 1962, Lanczos showed that the Weyl tensor, which plays a fundamental role in general relativity, can be obtained from a tensor potential that is now called the Lanczos potential.
年に、ランチョスは一般相対性理論において基本的な役割を果たすワイル・テンソルが、今日ランチョス・ポテンシャルと呼ばれているテンソル・ポテンシャルから得られることを示した。

A Tensor instance has a shape attribute that defines the array shape(i.e., how many values are in each dimension of the array).
Tensorインスタンスは配列形状を定義する属性shapeを保有しています（すなわち、それぞれの次元の配列がどんなにたくさんの値であるか）。

One key difference between Recursive Neural Networks and RNTN's is that for an RNTN the same composition function is used as a tensor so there are fewer parameters to learn.
再帰型ニューラル・ネットワークとRNTNの1つの大きな違いは、RNTNでは同じ合成関数がテンソルとして使用されるため、学習するパラメーターが少ないことです。

Data based on“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit,” Jouppi et al[Jou17], and NVIDIA internal benchmarking.
データは、Jouppietal[Jou17]の「In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit(テンソルプロセッシングユニットのデータセンター内パフォーマンス分析)」と、NVIDIAの内部ベンチマーキングに基づいています。

In order to derive the Riemann curvature tensor we must first recall the definition of the covariant derivative of a tensor with one and two indices;
リーマン曲率テンソルを導出するためには、まず、1つまたは2つの添字を持つテンソルの共変微分の定義を思い起こさねばならない。

For vectors at a point, this definition is independent of how the vectors are extended to vector fields away from the point(thus it defines a tensor, much like the torsion).
ある点でのベクトルに対し、この定義はどのようにベクトルが点を離れて拡張されるかとは独立である（このように捩れに非常によく似たテンソルを定義する）。

A tensor with shape equal to the concatenation of x's shape(less the dimension that was summed over) and y's shape(less the batch dimension and the dimension that was summed over). If the final rank is 1, we reshape it to(batch_size, 1).
次元数の総和より少ない）xのshapeと（バッチの次元の総和より少ない）yのshapeを連結したshapeに等しいテンソル．もし最後のランクが1なら，(batch_size,1)に整形します．。

This layer creates a convolution kernel that is convolved with the layer input to produce a tensor of outputs. If use_bias is True, a bias vector is created and added to the outputs. Finally, if activation is not None, it is applied to the outputs as well.
このレイヤーは畳み込みカーネルを生成します．これはレイヤーの入力を畳み込んで，出力のテンソルを作ります．use_biasをTrueにすると，バイアスベクトルが出力に加えられます．activationがNoneでない場合，指定した活性化関数が出力に適用されます．。

Permutes axes in a tensor.
テンソルにおける軸の順序を変更します．。

Evaluates the value of a tensor.
テンソルの変数値を評価します．。

A tensor with sum of x.
Xの積をとったテンソル．。

Adds a bias vector to a tensor.
テンソルにバイアスベクトルを付加します．。

A tensor with maximum values of x.
Xの中の最大値を持ったテンソル．。

A tensor, the element-wise maximum of the inputs.
入力の要素間の最大値のテンソル．。

Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
テンソルの形状に1の次元を挿入します。

Reshapes a tensor to the specified shape.
指定したshapeにテンソルを整形します．。

New_x: A tensor of same shape as x.
New_x:xと同じshapeを持つテンソル．。

The most suitable mathematical structure seemed to be a tensor.
この不変構造を表すのに最も適切な数学的構造はテンソルであるように思われる。

A"Keras tensor" is a tensor that was returned by a Keras layer,(Layer class) or by Input.
Kerasのテンソル」とはKerasのレイヤー（Layerクラス）やInputから返されたテンソルです。