向量、矩阵和张量的区别

向量、矩阵和张量是线性代数及深度学习中重要的概念，它们的核心区别在于维度和应用场景。以下从定义、维度、运算规则、应用场景等方面详细解析：

一、定义与直观理解

1. 向量（Vector）

• 定义：向量是具有方向和大小的量，本质是 一维数组。
  • 数学表示：通常用小写加粗字母（如 $\mathbf{v}$）