深度学习是机器学习的一个分支，它试图模仿人脑的工作原理来解释数据，例如图像、声音和文本。为了深入理解深度学习的原理和技术，需要对一些数学概念有深入的了解。以下是一些关于深度学习数学的书籍推荐：
1.《深度学习》（DeepLearning）byIanGoodfellow,YoshuaBengio,andAaronCourville：这本书是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的基本原理和算法。书中包含了大量的数学推导和实例，适合有一定数学基础的读者。
2.《线性代数及其应用》（LinearAlgebraandItsApplications）byGilbertStrang：线性代数是深度学习的基础，这本书详细介绍了线性代数的基本概念和方法，包括向量空间、矩阵运算、特征值和特征向量等。书中的例子丰富，讲解清晰，适合初学者。
3.《概率论与数理统计》（ProbabilityTheoryandMathematicalStatistics）byMorrisH.DeGroot：概率论和统计学是深度学习中常用的数学工具，这本书详细介绍了概率论和统计学的基本概念和方法，包括概率分布、条件概率、随机变量、期望值、方差等。书中的例子丰富，讲解清晰，适合初学者。
4.《微积分》（Calculus）byMichaelSpivak：微积分是深度学习中常用的数学工具，这本书详细介绍了微积分的基本概念和方法，包括极限、导数、积分、级数等。书中的例子丰富，讲解清晰，适合初学者。
5.《优化方法》（OptimizationMethodsforLarge-ScaleMachineLearning）byLievenVandenbergheandBoydSven：优化方法是深度学习中常用的数学工具，这本书详细介绍了优化方法的基本概念和方法，包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。书中的例子丰富，讲解清晰，适合初学者。