深度学习作为人工智能的核心技术，其底层原理离不开数学支持。以下是关键数学领域及其在深度学习中的应用：
1. 线性代数
- 矩阵与向量：神经网络参数存储形式
- 特征变换：通过矩阵运算实现数据维度转换
- 张量操作：深度学习框架（如TensorFlow）的核心数据结构
2. 微积分
- 梯度下降：优化算法的核心数学基础
- 链式法则：反向传播计算中的关键步骤
- 导数与偏导数：理解模型更新机制
3. 概率统计
- 概率分布：理解数据生成过程
- 贝叶斯定理：用于模型推理与不确定性建模
- 期望与方差：评估模型预测稳定性
4. 扩展学习
如需深入学习这些数学概念的应用，可访问：
深度学习数学笔记
该链接包含详细的公式推导与代码示例 📚
注：所有数学知识均可通过本站的数学资源库进行系统学习