深度学习依赖于数学工具，以下是关键领域及学习建议：
1. 核心数学模块
线性代数 📌
矩阵运算、向量空间是神经网络的基石微积分 📈
梯度下降与链式法则驱动模型训练概率统计 📊
概率分布、贝叶斯定理支撑模型不确定性分析
2. 学习路径推荐
- 📘 入门书籍：《深度学习》(花书) 的第2-3章
- 🎓 在线课程：Coursera - 神经网络与深度学习
- 🧠 实践工具：使用Colab进行数学实验
3. 数学与深度学习的交融
- 🌐 数学公式可视化：
- 🤖 实际应用示例：