一文读懂深度学习中的矩阵微积分
点击视学算法标星，更快获取CVML新技术鱼羊 编译整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI想要真正了解深度神经网络是如何训练的，免不了从矩阵微积分说起。虽然网络上已经有不少关于多元微积分和线性代数的在线资料，但它们通常都被视作两门独立的课程，资料相对孤立，也相对晦涩。
人工智能背后的数学
Richard E. Neapolitan和Xia Jiang著的《Artificial Intelligence with an Introduction to Machine learning 》一书第二版，由5个部分组成，讨论了人工智能的5个主要研究领域:逻辑智能、概率智能、涌出智能、神经智能和语言理解。
【LLM-数学】MathScale: 用于数学推理的指令调优扩展方法
一、结论写在前面论文提出了MathScale，这是一种使用前沿LLM创建高质量数学推理数据的简单可扩展方法。论文还构建了MWPBENCH，这是一个涵盖K-12、大学和竞赛级别数学题目的综合数学文字题基准测试。
顶级数学家有多“疯”？数学的深渊，普通人只能在水上飘着
这有一条河，河上有两个岛，有七座桥把两个岛连了起来。你能不重复不遗漏的一次性走完七座桥，最后回到出发点吗？
曲面积分：面积与通量，为什么是两种问题？
「把积分讲明白」系列 · 曲面积分给一面倾斜的屋顶铺材料，要知道屋顶实际有多大；计算雨水穿过某个截面的流量，则要知道水流与截面的方向怎样配合。两件事都涉及一张面，计算任务却不同。前者累积曲面上的面积，后者累积穿过曲面的流动。
沿逻辑线构筑初等数学之300：向量函数的微积分
本篇阐述向量函数的微积分。类似于函数的微分，我们可以定义向量函数的微分式14.4.2.1向量函数的可微性，等价于它的分量函数的可微性，所以上式的结果称作向量函数的导向量（derived vector），它也是关于t的向量函数。图14.4.2.1 匀速圆周运动例14.4.2.
《数学自学路线图》第 2 期：微积分——360 小时，把"变化"彻底搞懂
本系列编译自 Abakcus（@abakcus）Ali Kaya《How to Learn Mathematics: A Self-Study Roadmap》。引子篇（总览）讲了 9 门课全貌和 8 条学习方法，今天进入第 1 门课。
一图看完所有数学分支
The Map of Mathematics[1]一、前言 我们在学校学习的数学并不能完全展示出数学所有领域， 实际上我们只能瞥见它的一个角落。 但数学作为一个整体是一门庞大而奇妙的学科， 下面内容是向你展示它的所有令人惊奇的东西。▲ 图1.1.
曲线积分：沿着一条路，究竟在累积什么？
曲线积分：沿着一条路，究竟在累积什么？「把积分讲明白」系列 · 曲线积分同一段弯曲的金属丝，可以问它有多长，也可以问它有多重。若沿这条曲线拉动一个物体，又会遇到另一个问题：力做了多少功？三个问题都沿同一条线展开，却不能套同一个被积量。