核心数学领域

  • 线性代数 📌
    矩阵运算、向量空间是神经网络架构的基石。建议从矩阵乘法练习开始巩固基础

    线性代数

  • 微积分 📈
    梯度下降算法依赖于导数和积分概念，推荐通过可视化导数教程理解参数更新过程

    梯度下降

  • 概率统计 📊
    了解贝叶斯定理与概率分布对理解模型不确定性至关重要。可访问概率基础模块深入学习

    概率统计

实践建议

  1. 通过交互式数学工具直观感受数学概念在神经网络中的应用
  2. 每日30分钟专项练习，推荐顺序：矩阵→微分→概率→优化
  3. 关注数学与深度学习关系的进阶内容

拓展资源

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