线性代数是深度学习的数学基础，几乎所有算法都依赖矩阵运算和向量空间。以下是关键知识点：
1. 核心概念 🔢
- 向量：表示一维数组，如图像像素或特征值
- 矩阵：二维数组，用于存储数据或进行线性变换
- 张量：多维数组，深度学习模型的核心数据结构
2. 在深度学习中的应用 🧠
- 神经网络权重：通过矩阵乘法传递信号
- 特征变换：使用矩阵进行降维（如PCA）
- 损失函数计算：依赖向量内积优化模型
- 反向传播：矩阵求导实现梯度下降
3. 学习资源 📚
📌 提示：掌握矩阵乘法和特征值分解是入门深度学习的必修课！
如需进一步学习，可访问 AI基础教程 了解整体框架。