human
トランスを使用した機械学習のためのいくつかのコードでは、データの寸法を説明する「バッチ、時間、チャネル」という用語を見てきました。これらが何であるかを説明できますか？
gpt
バッチ：これは、ニューラルネットワークのトレーニングに使用されるデータのバッチ内のインスタンスまたはサンプルの数を指します。データの各バッチは、勾配を計算し、モデルパラメーターを更新するために使用されます。バッチサイズは、モデルの速度と精度に影響を与える可能性があります。

時間：これは、要素の順序が重要な音声やテキストデータなど、データの順次性質を指します。時間は通常、データの2番目の次元として表され、最初の次元はインスタンスの数であり、3番目の次元は機能の数です。

チャネル：これは、データ内の機能の数を指します。画像データでは、これは赤、緑、青などのカラーチャネルの数を指す場合があります。オーディオデータでは、ステレオやサラウンドサウンドなど、オーディオのチャネルの数を指す場合があります。データの3番目の次元は、通常、チャネルの数を表します。
human
これらは重みと時代にどのように関連していますか？