深度学习作为人工智能的一个重要分支，其核心依赖于数学理论。以下是一些在 AI 深度学习中至关重要的数学概念。
常用数学概念
- 线性代数：矩阵运算、向量、张量等。
- 概率论与数理统计：概率分布、统计推断等。
- 微积分：微分、积分等。
实用工具
在深度学习研究中，以下工具非常实用：
- NumPy：强大的数值计算库。
- TensorFlow：Google 开源的深度学习框架，提供了丰富的数学运算支持。
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学习资源
如果您想进一步学习这些数学概念，以下是一些推荐资源：
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