深度學習是機器學習的一個分支，它試圖模仿人腦的工作原理來解釋數據，例如圖像、聲音和文本。為了深入理解深度學習的原理和技術，需要對一些數學概念有深入的了解。以下是一些關于深度學習數學的書籍推薦：

1.《深度學習》（DeepLearning）byIanGoodfellow,YoshuaBengio,andAaronCourville：這本書是深度學習領域的經典之作，詳細介紹了深度學習的基本原理和算法。書中包含了大量的數學推導和實例，適合有一定數學基礎的讀者。

2.《線性代數及其應用》（LinearAlgebraandItsApplications）byGilbertStrang：線性代數是深度學習的基礎，這本書詳細介紹了線性代數的基本概念和方法，包括向量空間、矩陣運算、特征值和特征向量等。書中的例子豐富，講解清晰，適合初學者。

3.《概率論與數理統計》（ProbabilityTheoryandMathematicalStatistics）byMorrisH.DeGroot：概率論和統計學是深度學習中常用的數學工具，這本書詳細介紹了概率論和統計學的基本概念和方法，包括概率分布、條件概率、隨機變量、期望值、方差等。書中的例子豐富，講解清晰，適合初學者。

4.《微積分》（Calculus）byMichaelSpivak：微積分是深度學習中常用的數學工具，這本書詳細介紹了微積分的基本概念和方法，包括極限、導數、積分、級數等。書中的例子豐富，講解清晰，適合初學者。

5.《優化方法》（OptimizationMethodsforLarge-ScaleMachineLearning）byLievenVandenbergheandBoydSven：優化方法是深度學習中常用的數學工具，這本書詳細介紹了優化方法的基本概念和方法，包括梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法等。書中的例子豐富，講解清晰，適合初學者。