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舒子晨：做深度学习，可以学哪些数学？

深度学习是近年来人工智能领域的热点，吸引着越来越多技术人才的关注。而要在深度学习领域中取得成功，熟练使用数学知识是必不可少的。那么，做深度学习，可以学哪些数学？

1.微积分

微积分是深度学习最基础的数学学科，计算图论、梯度下降、反向传播等深度学习中常用的方法，都是基于微积分中的链式法则实现的。只有熟练掌握微积分，才能更好地理解这些方法。

2.线性代数

深度学习中所使用的神经网络都是由大量的权重和偏差组成的，因此熟练掌握线性代数中的矩阵运算是必不可少的。例如，神经网络中的矩阵乘法、向量加法等，都是线性代数中的基本运算。

3.概率论

在深度学习中，很多算法都需要用到概率论相关的知识，如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。同时，在深度学习中，我们也需要了解概率论中的一些基本概念，例如期望、方差、协方差等。

4.信息论

深度学习的目的是通过大量的数据训练神经网络，提取出数据中的有用信息，因此深度学习和信息论的关系很密切。信息论中的熵、条件熵、互信息等，都是深度学习中经常用到的概念。

5.优化方法

在深度学习中，训练神经网络的过程是一个优化问题，因此熟练掌握优化方法是很有必要的。例如，常见的梯度下降、牛顿法、共轭梯度等，都是深度学习中常用的优化方法。

6.信号处理

深度学习在图像、语音等领域应用广泛，因此对信号处理的相关知识也是必不可少的。信号处理中常见的一些概念，如离散傅里叶变换、小波变换等，在深度学习中也会用到。

最后，需要注意的是，数学只是深度学习中的一个工具，而并非全部。掌握好数学知识，只是深度学习要素之一，而需要同时掌握编程和实践能力，才能做好深度学习。