深度学习基础与数学原理深度学习的核心在于构建能够自动学习数据特征的神经网络模型,其基础离不开数学原理的支撑，在面试中，线性代数、概率论与微积分是高频考点，矩阵运算中的梯度下降法是模型优化的核心，面试官常会考察其对反向传播的影响；概率论中的贝叶斯定理则与模型的先验概率、似然函数计算密切相关，优化算法如SGD、Ad……
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