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YanSeven
V2EX  ›  机器学习

想要真正理解目前的深度学习(不仅是打杂的炼丹师),需要怎样的数学基础

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  •   YanSeven · 17 天前 · 791 次点击
    包括 nlp,cv,llm 这些

    有一个清单或者书籍能够囊括这些数学内容吗。
    2 条回复    2025-12-12 10:58:51 +08:00
    halberd
        1
    halberd  
       16 天前
    线性代数,概率统计,信息论。这几个应该是最常用的吧。其实只做到基础理解的话需要的不多(多了我也不懂,这行其实大部分人数学很菜),跟着网上的原理解析 blog 之类学的过程中,遇到什么现场去查就行了。
    然后不同细分方向又可能需要各种不同的数学,举个例子 diffusion models 的理论基础说起来是随机微分方程、随机过程、最优传输等等,真要发足够创新的论文的话是需要懂一些的,但水论文/做工程的也就是直观理解+经验主义而已。然后做其他方向可能又用不上了。
    bennyfu
        2
    bennyfu  
       15 天前 via iPhone
    普林斯顿三剑客,微积分概率论,线性代数 b 站看 3bule1brown ,然后再来一本英文版机器学的数学,就齐活了,我不是数学专业,但是数学和编程一样,也是先有想法和直觉,再用数学化的语言实现,数学是现实的抽象,不是没有物理意义的
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