好的，以下是新增的描述内容：在深度学习的数学基础这一章中，我们将系统地介绍支撑深度学习模型的核心数学概念和工具。首先回顾线性代数的基础知识，包括向量、矩阵运算及其几何意义，这些是理解神经网络前向传播和反向传播的基础。随后深入讲解概率论与信息论的关键概念，如概率分布、期望、熵和KL散度，这些理论为理解模型的泛化能力、损失函数设计以及生成模型提供了理论框架。微积分部分重点讨论梯度、链式法则和优化方法，这是训练深度神经网络的核心数学工具。此外，本章还将介绍数值计算中的稳定性问题及常用技巧，帮助读者在实际应用中避免数值溢出/下溢等问题。通过掌握这些数学基础，读者将能够更深入地理解后续章节中各种深度学习模型的原理和实现细节。