张量中只有一维的矩阵-向量乘法

是指在张量（Tensor）中，只有一维的矩阵与向量进行乘法运算。这种乘法操作在线性代数和机器学习中经常被使用。

一维的矩阵可以被看作是一个行向量或列向量，而向量则是一个一维的数组。在进行矩阵-向量乘法时，矩阵的行数必须与向量的维度相匹配，以确保乘法操作的有效性。

这种乘法操作在计算中具有广泛的应用，特别是在机器学习和深度学习领域。通过矩阵-向量乘法，可以将多个输入特征与权重矩阵相乘，从而得到输出结果。这个过程可以表示为：

输出向量 = 权重矩阵 × 输入向量

其中，权重矩阵是一个包含权重值的矩阵，输入向量是待处理的特征向量，输出向量是通过乘法运算得到的结果向量。

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入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

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张量是上面谈到的概念中最常用的一个，因为张量是一个多维数组，同时可以是一个向量或者一个矩阵，具体取决于它的索引数量。...例如，一阶张量可以表示向量（1 个索引），二阶张量可以表示矩阵（2 个索引），三阶就是张量（3 个索引），更高阶的称为高阶张量（超过 3 个索引）。...为了得到结果向量中的第一个元素 16，选择拿来和矩阵相乘的向量中的元素 1 和 5，把它们与矩阵第一行中的元素 1 和 3 相乘，像这样：1*1 + 3*5 = 16。...你只需要将第一个矩阵中的每一个元素和第二个矩阵中对应位置的元素相加或者相减就可以了。如下图所示：矩阵间的乘法如果你知道如何计算矩阵和向量间的乘法，矩阵间的乘法就也简单了。...注意，只有当第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相等时，才能把它们两个乘起来。运算结果会是一个矩阵，行数和第一个矩阵的行数相等，列数和第二个矩阵的列数相等。

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手把手教你将矩阵画成张量网络图

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