深度学习需要掌握哪些数学基础
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深度学习需要掌握的数学基础有:
1、想要学习深度学习, 第一个需要理解透彻的学问是线性代数,深度学习的根本思想就是把任何事物转化成高维空间的向量;
2、概率论基础 , 概率论事整个机器学习和深度学习的语言 , 无论是深度学习还是机器学习所做的事情是均是预测未知;
3、微积分,整个调参的基础,都在于优化理论, 而这又是以多元微积分理论为基础的,这就是学习微积分也很重要的根源;
4、优化理论,由于学习本身的一个重要内容是正则化,优化问题立刻转化为了一个受限优化问题,优化理论包含一阶和二阶优化,传统优化理论最核心的是牛顿法和拟牛顿法。
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