深度学习中的数学基础

深度学习的核心离不开数学工具，以下是关键知识点概览：

1. 线性代数 📚

• 矩阵运算：权重参数通常以矩阵形式存储
• 向量空间：神经网络中的数据表示
• 特征变换：通过矩阵乘法实现数据维度转换

2. 微积分 🔢

• 梯度下降：通过导数寻找损失函数最小值
• 链式法则：反向传播算法的基础
• 偏导数：多维参数空间中的变化率

3. 概率论 & 统计学 📊

• 概率分布：理解数据生成过程
• 贝叶斯定理：构建概率模型的核心
• 预测不确定性：模型输出的概率解释

扩展学习

如需深入理解数学在深度学习中的应用，可参考：深度学习优化方法