深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式?是否需要学习数学?

经过1~2年的学习,我觉得还是需要数学有一定认识,重新捡起高等数学、概率与数理、线代等这几本,起码基本微分方程、求导、对数、最小损失等等还是会用到。

下面给出几个链接,可以用于平时充电学习。

知乎上的:

机器学习与深度学习中的数学知识点汇总 - SIGAI的文章 - 知乎

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108

推荐书籍:

1.高等数学/微积分

2.线性代数与矩阵论

3.概率论与信息论

4.最优化方法

5.图论/离散数学

github上的学习链接:

深度学习的核心数学

复制代码
https://github.com/LouieYang/Interview_Notes-Chinese/blob/master/%E6%95%B0%E5%AD%A6/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%A0%B8%E5%BF%83.md
神经网络与深度学习

书籍:神经网络与深度学习也适合广泛阅读

神经网络与深度学习https://nndl.github.io/

配合那些ppt和视频就更好学习啦

相关推荐
旖旎夜光2 小时前
C++(17)
c++·学习
上进小菜猪2 小时前
基于 YOLOv8 的智能车牌定位检测系统设计与实现—从模型训练到 PyQt 可视化落地的完整实战方案
人工智能
AI浩2 小时前
UNIV:红外与可见光模态的统一基础模型
人工智能·深度学习
大布布将军2 小时前
⚡️ 深入数据之海:SQL 基础与 ORM 的应用
前端·数据库·经验分享·sql·程序人生·面试·改行学it
GitCode官方2 小时前
SGLang AI 金融 π 对(杭州站)回顾:大模型推理的工程实践全景
人工智能·金融·sglang
专注于大数据技术栈2 小时前
java学习--StringBuilder
java·学习
木头左3 小时前
LSTM模型入参有效性验证基于量化交易策略回测的方法学实践
人工智能·rnn·lstm
找方案3 小时前
我的 all-in-rag 学习笔记:文本分块 ——RAG 系统的 “信息切菜术“
人工智能·笔记·all-in-rag
亚马逊云开发者3 小时前
让 AI 工作空间更智能:Amazon Quick Suite 集成博查搜索实践
人工智能
腾讯WeTest3 小时前
「低成本、高质高效」WeTest AI翻译限时免费
人工智能