¿El cálculo tensorial es lo mismo que el análisis tensorial? ¿Es relevante para el aprendizaje profundo?

Depende de tus objetivos con el aprendizaje profundo. Lo único que puedo hacer es aclarar para qué sirve TC.
Tc es una generalización de cálculo. Se utiliza para describir entidades que el científico había necesitado para representar la realidad.
Si tiene una placa rectangular y tres fuerzas se retiran mientras se mantiene presionada por una prensa. ¿Cuál es la deformación de la placa?
En cualquier punto dentro de la placa, usted asigna una entidad (como usted asigna un vector a una piedra, para representar su velocidad y un vector requiere 3 números y estos números cambian si cambiamos el sistema de coordenadas).
La entidad que asignamos a cada punto de la placa es un tensor. Requiere 9 números y hay un álgebra y un cálculo para manejarlos.
La matemática de los tensores es muy conveniente cuando tienes que expresar cosas dentro de un universo sin saber nada sobre otro universo en el que está incrustado el primero.
Podemos medir nuestro espacio para descubrir su curvatura, y expresarlo con el Tensor de Curvatura.
Si fueras un hombre 2D viviendo en una esfera. Aunque está más allá de tu imaginación la tercera dimensión, puedes tomar medidas y descubrir que vives en un espacio no euclidiano porque 3 ángulos de un triángulo suman más de 180.
Los vectores similares deben cambiar cuando cambiamos los ejes de coordenadas. Los tensores cambian de una manera particular también.
Pero sea cual sea el cambio, si un tensor de 9 números es cero en un sistema de coordenadas. Será cero en todos los sistemas.
Entonces, si expresas las Leyes de la Naturaleza de una manera f = ma
El vectof f-ma = 0 es cero y tiene un vector que es cero en todos los sistemas de referencia.
Esta estrategia es adoptada por la teoría de la relatividad, por lo tanto, TC es el lenguaje en el que se cuenta esta teoría.

No creo que los tensores sean relevantes para el aprendizaje profundo a menos que su red esté aprendiendo sobre un tema de geometría.

Los tensores son generalizaciones de la idea de vector. Pueden considerarse como matrices o relaciones entre objetos, como el estrés y la tensión que tienen un significado geométrico.

Cuando hacemos geometría de la manera en que Descartes nos enseñó, usamos coordenadas, pero somos libres de elegir entre muchos sistemas de coordenadas para describir algo que es independiente de nuestra elección. El estrés y la tensión en un objeto no necesitan saber qué sistema de coordenadas hemos elegido.

Ahora, si cambiamos de un sistema de coordenadas a otro, queremos preservar la realidad que se describe, por lo que, en general, se requiere una transformación. Los vectores se transforman de una manera particular que depende solo de los dos sistemas de coordenadas en cuestión

De manera similar, ser un tensor de un tipo particular solo significa que la transformación de un sistema de coordenadas a otro toma la forma correcta.

La notación de matriz, que superficialmente puede parecer un tensor, no lo es a menos que el objeto se transforme correctamente cuando se cambian las coordenadas.

Los términos análisis y cálculo parecen usarse indistintamente al referirse a los tensores.

https://en.wikipedia.org/wiki/Te

Puedes ver mi respuesta sobre la relevancia para el aprendizaje profundo aquí

¿Cómo se usan los métodos de Tensor en el aprendizaje profundo?

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