Intuición de los tensores en el aprendizaje automático

Question

Estoy tratando de entender los tensores en el contexto del aprendizaje automático, pero todos los recursos que mencionan los tensores que he encontrado hasta ahora estaban construyendo las intuiciones a través de aplicaciones de la física. Por mucho que me gustaría aprender más sobre física, no me está ayudando a construir las intuiciones que necesito. ¿Puedes recomendarme un buen material sobre tensores que me ayude con los tensores en el aprendizaje automático?

Gracias.

Answer 1

Me da la sensación de que los tensores a los que se refieren son probablemente mapas multilineales, y no los campos tensoriales utilizados en física. Podría haber juzgado mal esto, pero aun así sería bueno buscar referencias que hablen específicamente de la técnica que están aplicando. Por el contexto, se trata de "descomposición tensorial".

Del segundo enlace que has puesto, he encontrado esto:

Las descomposiciones tensoriales se han utilizado en el procesamiento de señales y la neurociencia computacional para la separación ciega de fuentes y el análisis de componentes independientes (ICA) [CJ10].

Por lo tanto, un buen lugar para empezar a tener en sus manos la técnica que están utilizando puede ser

CJ10] P. Comon y C. Jutten. Manual de separación de fuentes ciegas: Análisis de componentes independientes y aplicaciones. Academic Press. Elsevier, 2010.

He estado leyendo el éxito de Wikipedia para descomposición tensorial y sí que parece el mismo tema. Tenga en cuenta el enlace en pdf de la página a Un estudio sobre el aprendizaje de subespacios multilineales para datos tensoriales y otra referencia potencialmente útil a Descomposiciones tensoriales y aplicaciones .

A partir de estas fuentes, sólo tendrás que ir descendiendo en la cadena de dificultad hasta llegar a un nivel que entiendas, y luego ir subiendo los conceptos utilizados en estas encuestas.