深度学习作为人工智能的核心技术，其底层逻辑依赖于扎实的数学基础。以下为关键知识点概览：
1. 线性代数 📌
- 向量与矩阵：理解张量运算（如矩阵乘法、特征值分解）
- 向量空间：掌握维度变换与线性组合原理
- 应用：神经网络权重参数本质是矩阵，图像处理依赖矩阵运算
2. 微积分 📈
- 导数与梯度：用于反向传播算法中的参数更新
- 链式法则：解释多层网络的梯度传播机制
- 优化：通过求导找到损失函数最小值
3. 概率与统计 📊
- 概率分布：贝叶斯定理在模型训练中的应用
- 期望与方差：评估模型预测的不确定性
- 信息论：交叉熵作为损失函数的数学基础
4. 优化方法 🔍
- 梯度下降：最小化损失函数的核心算法
- 动量法：加速收敛的改进策略
- Adam优化器：自适应学习率的高效方法
扩展学习 🌐
本教程配套数学工具包使用指南可帮助您快速上手计算实践