深度学习数学基础原理 🧠

深度学习的核心离不开数学支持，以下是关键知识点概览：

1. 线性代数

• 矩阵运算：权重参数的表示与变换
• 向量空间：数据特征的高维表示
• 特征分解：优化模型计算效率的关键

2. 微积分

• 梯度下降：通过导数调整参数的优化算法
• 链式法则：反向传播的核心计算规则
• 凸函数与极值：模型收敛性分析的基础

3. 概率统计

• 概率分布：贝叶斯定理与数据不确定性建模
• 随机变量：神经网络输出的概率解释
• 期望与方差：模型评估的重要指标

如需深入理解优化算法原理，可访问 优化技巧指南 进一步学习 🚀