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张量优化关键问题及前沿算法的深度剖析与实践.docx

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    张量优化关键问题及前沿算法的深度剖

    析与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为

    众多领域面临的关键挑战。张量作为一种强大的数学工具，能够有效地表示和处理高维数据，

    在机器学习、计算机视觉、信号处理、物理学、工程学等众多领域展现出了巨大的应用潜力，

    得到了极为广泛的应用。

    在机器学习领域，深度学习模型的核心计算过程依赖于张量运算。例如，卷积神经网络

    （CNN）在图像识别任务中，将图像表示为张量形式，通过对张量进行卷积、池化等操作，

    提取图像的特征，从而实现对图像内容的准确分类。

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