深度学习中的数学图示 📊

深度学习依赖数学理论构建模型，以下是关键数学概念及其在神经网络中的应用：

1. 线性代数 🧮

• 矩阵运算：权重参数以矩阵形式存储，如全连接层的变换
• 向量空间：输入数据被嵌入高维空间进行特征提取

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2. 微积分 📐

• 梯度下降：通过导数优化损失函数
• 反向传播：利用链式法则计算参数梯度

3. 概率统计 📈

• 概率分布：如softmax函数用于分类概率计算
• 贝叶斯推理：在变分自编码器等模型中实现不确定性建模

4. 图论与拓扑结构 🌐

• 计算图：TensorFlow/PyTorch中用于表示运算流程
• 图神经网络：处理非欧几里得数据（如社交网络）

深入学习可参考：数学在深度学习中的应用