深度学习作为人工智能领域的核心技术，其底层运算与模型设计深度依赖线性代数。从神经网络的前向传播到反向梯度计算，从参数初始化到模型优化，线性代数为深度学习提供了不可或缺的数学语言和工具。本文将解析线性代数如何贯穿深度学习的全流程，并通过实际案例展示其应用价值。
神经网络的基本单元——神经元，其计算本质是线性代数的矩阵乘法与激活函数的结合。对于一个包含 n n n 个输入、
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