作者：该书籍的作者信息并未在您提供的信息中明确给出，但从提供的链接（美国数学学会AMS书店）可以推测，这应该是一本由多位专家或学者共同编写的书，具体作者需要查看书籍详情。

文题："Mathematical Foundations of Deep Learning Models and Algorithms"——深度学习模型与算法的数学基础

年份：2025

数据库名称/全文链接：AMS（American Mathematical Society）美国数学学会书店，该书可在其在线商店获取。

这本书旨在深入探讨深度学习技术背后的数学原理。它可能会覆盖以下主题：

1. **线性代数**：用于描述神经网络中的权重矩阵和数据向量。
2. **概率论与统计学**：用于模型训练的数据分布理解和预测不确定性。
3. **微积分与优化理论**：用于理解损失函数的梯度下降等优化算法。
4. **信息理论**：帮助理解数据压缩、编码以及神经网络的信息处理能力。
5. **泛函分析和逼近论**：解释深层结构如何逼近复杂的非线性函数。

对于研究者、工程师和学生来说，这本书可以提供深度学习模型与算法背后数学原理的全面理解和深入洞察。

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非常感谢！

你这个文件可以编辑吗？好像不行。。。