知乎上有个很多人关注的问题：学好深度学习需要多强的数学基础？
其实有没有必要去补数学基础，就和开车有没有必要去研究汽车发动机的工作原理、构成是一样的，如果你只是借用深度学习来帮助自己解决一些问题、为了水论文，没有想要之后长期从事这个方面的工作或者研究那就只要学会怎么去用、怎么开车就好了。
如果你是想要持续从事这方面的工作、研究，那掌握神经网络模型的原理就很有必要！
那学深度学习要掌握哪些数学基础呢？
其实大概就这些就够了，学的时候也不需要像考研数学那样死记硬背、各种刷题，只要大致看懂就可以啦，到时候做深度学习时忘了，就需要用到哪部分再去查哪部分就好了，边实践边学习才可以理解的更透彻。
如果问我最推荐的学习资源是什么？那中文我会优先推荐这本深度学习的数学，英文我会推荐这本机器学习数学的书。
这两本书的作者也都非常明确了你只需要很浅薄的数学基础就可以看懂这两本书，而且区别于网上独立的数学课程，这两本书都是和深度学习强联系起来讲解的，带着更加具有针对性和理解性的方式把所需要的所有数学基础知识都给讲明白了。
并且都用了大量的可解释性插图以及描述来帮助大家快速理解，真的可以作为优先选择。
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祝大家都可以顺利发表高质量论文！
