题库深度学习面试题型介绍及解析--第3期
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深度学习基础知识题库⼤全1、梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值d.⽤随机值初始化权重和偏差e.对每⼀个产⽣误差的，调整相应的（权重）值以减⼩误差A.abcdeB.edcbaC.cbaedD.dcaeb解析：正确答案D，考查知识点-。
2、已知：- ⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。
- 每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。
- 神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。
- 为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤⽅法不断更新模型给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？A.加⼊更多层，使神经⽹络的深度增加B.有维度更⾼的数据C.当这是⼀个图形识别的问题时D.以上都不正确解析：正确答案A，更多层意味着⽹络更深。
没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，⽬前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。
3、训练CNN时，可以对输⼊进⾏旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提⾼模型泛化能⼒。
这么说是对，还是不对？A.对B.不对解析：对。
如寒sir所说，训练CNN时，可以进⾏这些操作。
当然也不⼀定是必须的，只是data augmentation扩充数据后，模型有更多数据训练，泛化能⼒可能会变强。
4、下⾯哪项操作能实现跟神经⽹络中Dropout的类似效果？A.BoostingB.BaggingC.StackingD.Mapping解析：正确答案B。
Dropout可以认为是⼀种极端的Bagging，每⼀个模型都在单独的数据上训练，同时，通过和其他模型对应参数的共享，从⽽实现模型参数的⾼度正则化。
5、下列哪⼀项在神经⽹络中引⼊了⾮线性？A.随机梯度下降B.修正线性单元（ReLU）C.卷积函数D.以上都不正确解析：正确答案B。
修正线性单元是⾮线性的激活函数。
6.深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到⼤量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵 A,B,C 的乘积ABC,假设三个矩阵的尺⼨分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m < n < p < q，以下计算顺序效率最⾼的是（）A、 (AB)CB、 AC(B)C、 A(BC)D、 所以效率都相同正确答案是：A⾸先，根据简单的矩阵知识，因为 A*B ， A 的列数必须和 B 的⾏数相等。
题库深度学习面试题型介绍及解析--第1期
N 中术语解释CNN 网络的主要参数有下面这么几个：•卷积核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；•填充 Padding；•滑动步长 Strides；•池化核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；•通道数 Channels。
2.卷积输出大小计算1.图片经卷积后输入大小计算公示如下：N = (W − F + 2P )/S+1•输入图片大小W×W•Filter 大小F×F•步长 S•padding 的像素数 P输出通道数 = 卷积核 / 池化核数量2. 反卷积得到的图片大小计算方式：反卷积的大小是由卷积核大小与滑动步长决定， in 是输入大小， k 是卷积核大小， s 是滑动步长， out 是输出大小。
得到 out = (in - 1) * s + k 例如输入：2x2，卷积核：4x4，滑动步长：3，输出：7x7 ，其计算过程就是， (2 - 1) * 3 + 4 = 73. 池化得到的特征图大小计算方式：W=(W-F)/S+1，池化层一般不填充像素 (VALID)卷积向下取整，池化向上取整。
卷积层一般填充像素 (SAME)，池化层一般不填充像素(VALID)？注意：stride 为 1 的时候，当 kernel 为 3 padding 为 1 或者 kernel 为 5 padding 为 2，这种情况可直接得出卷积前后尺寸不变。
3.优化算法理解Adam、AdaGrad、RMSProp 优化算法具有自适应性4.深度特征的层次性卷积操作可获取图像区域不同类型特征，而汇合等操作可对这些特征进行融合和抽象，随着若干卷积、汇合等操作的堆叠，各层得到的深度特征逐渐从泛化特征（如边缘、纹理等）过渡到高层语义表示（躯干、头部等模式）。
5.什么样的数据集不适合深度学习•数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。
深度学习基础知识题库 (2)
深度学习基础知识题库1. 什么是深度学习？深度学习是一种机器学习方法，通过使用多层神经网络来模拟人脑的工作原理，从而实现对数据进行学习和分析的能力。
深度学习模型通常由多层神经网络组成，每一层都对输入数据进行特征提取和转换，最终输出预测结果。
2. 深度学习与传统机器学习的区别是什么？深度学习与传统机器学习的主要区别在于特征提取的方式和模型的复杂度。
传统机器学习方法需要手工选择和设计特征，而深度学习可以自动从原始数据中学习最有用的特征。
此外，深度学习模型通常比传统机器学习模型更复杂，拥有更多的参数需要训练。
3. 请解释下面几个深度学习中常用的概念：神经网络、激活函数和损失函数。
•神经网络是深度学习的核心组成部分，它由多个神经元组成，并通过神经元之间的连接进行信息传递和处理。
每个神经元接收一组输入，并通过激活函数对输入进行非线性转换后输出结果。
•激活函数是神经网络中的一个重要组件，主要用于引入非线性。
常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和tanh，它们可以将神经网络的输出限制在一定的范围内，并增加模型的表达能力。
•损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。
常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，模型的目标是通过优化损失函数的数值来提高预测的准确性。
4. 请解释一下反向传播算法在深度学习中的作用。
反向传播算法是深度学习中训练神经网络的关键算法之一。
它基于梯度下降的思想，通过计算当前预测值和真实标签之间的差异，并向后逐层更新神经网络中的参数，从而最小化误差。
具体地，反向传播算法沿着神经网络的前向传播路径，依次计算每一层的导数和误差。
然后使用链式法则将误差从输出层逐层向后传播，更新每个神经元的参数，直到最后一层。
反向传播算法的使用可以加速神经网络训练的过程，提高模型的准确性。
5. 请简要介绍一下卷积神经网络（CNN）以及它在计算机视觉任务中的应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理网格状数据，如图像和语音。
《深度学习原理与应用》题集
《深度学习原理与应用》题集一、选择题（每题2分，共20分）1.深度学习是机器学习的一个分支，它主要利用哪种模型来学习数据的表示？A. 线性模型B. 决策树模型C. 神经网络模型D. 支持向量机模型2.在深度学习中，下列哪一项不是常用的激活函数？A. Sigmoid函数B. Tanh函数C. ReLU函数D. 线性函数3.深度学习中，批归一化（Batch Normalization）的主要作用是什么？A. 加速训练过程B. 防止过拟合C. 提高模型准确率D. 减少计算量4.下列哪一项不是深度学习中的优化算法？A. 随机梯度下降（SGD）B. AdamC. 牛顿法D. RMSprop5.在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是什么？A. 特征提取B. 池化降维C. 全连接分类D. 数据归一化6.下列哪一项不是循环神经网络（RNN）的常见变体？A. 长短期记忆网络（LSTM）B. 门控循环单元（GRU）C. 卷积神经网络（CNN）D. 双向循环神经网络（Bi-RNN）7.在深度学习中，下列哪一项技术常用于处理序列数据？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 支持向量机（SVM）D. 决策树（DT）8.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A. 生成器和判别器B. 卷积层和池化层C. 输入层和输出层D. 编码器和解码器9.在深度学习中，下列哪一项不是防止过拟合的方法？A. 数据增强B. DropoutC. 增加模型复杂度D. 正则化10.下列哪一项不是深度学习在自然语言处理（NLP）中的常见应用？A. 文本分类B. 机器翻译C. 语音识别D. 图像识别二、填空题（每空2分，共20分）1.深度学习中的“深度”指的是_________的层数。
2.在神经网络中，权重初始化的一种常用方法是_________初始化。
3.梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中常见的问题，它们主要与_________有关。
AI面试必备深度学习100问1-50题答案解析
AI⾯试必备深度学习100问1-50题答案解析1、梯度下降算法的正确步骤，（正确步骤dcaeb）（梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极⼩值），这⾥的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程：⽹络初始化-输⼊to输出-期望输出与实际差值-根据误差计算更新权值-迭代进⾏。
a.计算预测值和真实值之间的误差；b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值；c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值；d.⽤随机值初始化权重和偏差；e.对每⼀个产⽣误差的神经元，调整相应的（权重）值以减⼩误差。
2、已知：⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。
每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。
神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。
为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤梯度下降⽅法不断更新模型。
给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？（正确是A）A.加⼊更多层，使神经⽹络的深度增加；B.有维度更⾼的数据；C.当这是⼀个图形识别的问题时；D.以上都不正确神经⽹络理论上说是仿照⽣物神经学⼀层层迭代处理结构（⽣物学认为视觉系统是层级结构），层层抽象与迭代，多少层算深层结构没有硬性的规定，⼀般要超过2层。
3、训练CNN时，可以对输⼊进⾏旋转、平移、缩放等预处理提⾼模型泛化能⼒。
这么说是对，还是不对？（正确答案：对）扩充数据是提⾼泛化能⼒常⽤的⽅式，对数据的平移、旋转等是对CNN训练数据的扩充的操作⽅式。
4、下⾯哪项操作能实现跟神经⽹络中Dropout的类似效果？A.BoostingB.BaggingC.StackingD.Mapping（正确：B）典型的神经⽹络其训练流程是将输⼊通过⽹络进⾏正向传导，然后将误差进⾏反向传播，Dropout就是针对这⼀过程之中，随机地删除隐藏层的部分单元，进⾏上述过程。
步骤为：1）随机删除⽹络中的⼀些隐藏神经元，保持输⼊输出神经元不变；2）将输⼊通过修改后的⽹络进⾏前向传播，然后将误差通过修改后的⽹络进⾏反向传播；3）对于另外⼀批的训练样本，重复上述操作。
深度学习（一）-------算法岗面试题
深度学习（⼀）-------算法岗⾯试题● BatchNormalization的作⽤参考回答：神经⽹络在训练的时候随着⽹络层数的加深,激活函数的输⼊值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从⽽导致在反向传播时低层的神经⽹络的梯度消失。
⽽Batch Normalization的作⽤是通过规范化的⼿段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输⼊值落在激活函数对输⼊⽐较敏感的区域,从⽽使梯度变⼤,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
●梯度消失参考回答：在神经⽹络中，当前⾯隐藏层的学习速率低于后⾯隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数⽬的增加，分类准确率反⽽下降了。
这种现象叫做消失的梯度问题。
●循环神经⽹络，为什么好?参考回答：循环神经⽹络模型（RNN）是⼀种节点定向连接成环的⼈⼯神经⽹络，是⼀种反馈神经⽹络，RNN利⽤内部的记忆来处理任意时序的输⼊序列，并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接⼜有前馈连接，这使得RNN可以更加容易处理不分段的⽂本等。
●什么是Group Convolution参考回答：若卷积神将⽹络的上⼀层有N个卷积核,则对应的通道数也为N。
设群数⽬为M,在进⾏卷积操作的时候,将通道分成M份,每个group对应N/M个通道,然后每个group卷积完成后输出叠在⼀起,作为当前层的输出通道。
●什么是RNN参考回答：⼀个序列当前的输出与前⾯的输出也有关,在RNN⽹络结构中中,隐藏层的输⼊不仅包括输⼊层的输出还包含上⼀时刻隐藏层的输出,⽹络会对之前的信息进⾏记忆并应⽤于当前的输⼊计算中。
●训练过程中,若⼀个模型不收敛,那么是否说明这个模型⽆效?导致模型不收敛的原因有哪些?参考回答：并不能说明这个模型⽆效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太⼤导致模型不⾜以fit整个样本空间。
学习率设置的太⼤容易产⽣震荡,太⼩会导致不收敛。
可能复杂的分类任务⽤了简单的模型。
公司深度学习面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念1. 什么是深度学习？- 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络模型来模拟人脑处理信息的方式，从而实现复杂模式识别和预测。
2. 什么是神经网络？- 神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由相互连接的神经元组成，通过调整连接权重来学习和存储信息。
3. 请简述神经网络的三个主要组成部分。
- 输入层、隐藏层和输出层。
4. 什么是激活函数？- 激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，它可以将线性组合的输出映射到非线性的范围，从而增加模型的表达能力。
5. 常见的激活函数有哪些？请分别说明其特点和适用场景。
- Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU等。
Sigmoid和Tanh适用于回归问题，ReLU和Leaky ReLU适用于分类问题。
6. 什么是梯度下降法？- 梯度下降法是一种优化算法，用于调整神经网络中连接权重，以最小化损失函数。
7. 什么是反向传播算法？- 反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的应用，通过计算损失函数对网络权重的梯度，来更新网络权重。
8. 什么是过拟合和欠拟合？- 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳，即模型对训练数据过于敏感。
欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，即模型对训练数据不够敏感。
二、模型架构与设计9. 什么是卷积神经网络（CNN）？- CNN是一种用于处理图像数据的神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
10. 请简述CNN的三个主要层及其作用。
- 卷积层：提取图像特征；池化层：降低特征的空间分辨率；全连接层：进行分类或回归。
11. 什么是循环神经网络（RNN）？- RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，能够处理时序信息。
12. 请简述RNN的三个主要组成部分及其作用。
- 输入层：接收序列数据；隐藏层：存储序列信息；输出层：生成序列输出。
13. 什么是长短期记忆网络（LSTM）？- LSTM是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。
深度学习面试题
深度学习⾯试题1.列举常见的⼀些范数及其应⽤场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数答：p39-p40 ;还有p230-p236有regularization的应⽤2.简单介绍⼀下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。
答：p553.概率密度的万能近似器答：p67：3.10上⾯那⼀段4.简单介绍⼀下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应⽤场景答：sigmoid和softplus在p67页;全部的在p193-p1975.Jacobian，Hessian矩阵及其在深度学习中的重要性答：p86-p926.KL散度在信息论中度量的是那个直观量答：p747.数值计算中的计算上溢与下溢问题，如softmax中的处理⽅式答：p80-p818.与矩阵的特征值相关联的条件数(病态条件)指什么，与梯度爆炸与梯度弥散的关系答：p82;9.在基于梯度的优化问题中，如何判断⼀个梯度为0的零界点为局部极⼤值/全局极⼩值还是鞍点，Hessian矩阵的条件数与梯度下降法的关系10.KTT⽅法与约束优化问题，活跃约束的定义答：p93-p9511.模型容量，表⽰容量，有效容量，最优容量概念答：p111;p113;p114;p11512.正则化中的权重衰减与加⼊先验知识在某些条件下的等价性答：p119;p13813.⾼斯分布的⼴泛应⽤的缘由答：p63-p6414.最⼤似然估计中最⼩化KL散度与最⼩化分布之间的交叉熵的关系答：p13215.在线性回归问题，具有⾼斯先验权重的MAP贝叶斯推断与权重衰减的关系，与正则化的关系答:p138-p13916.稀疏表⽰，低维表⽰，独⽴表⽰答：p14717.列举⼀些⽆法基于地图(梯度?)的优化来最⼩化的代价函数及其具有的特点答：p155 最顶⼀段18.在深度神经⽹络中，引⼊了隐藏层，放弃了训练问题的凸性，其意义何在答：p191-19219.函数在某个区间的饱和与平滑性对基于梯度的学习的影响答：p16020.梯度爆炸的⼀些解决办法答：p30221.MLP的万能近似性质答：p19822.在前馈⽹络中，深度与宽度的关系及表⽰能⼒的差异答：p200-p20123.为什么交叉熵损失可以提⾼具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，⽽使⽤均⽅误差损失则会存在很多问题。
知识广度深度面试题
知识广度深度面试题1. 介绍本文档将为您提供一些关于知识广度深度的面试题，以帮助您更好地了解候选人的知识水平和技能。
这些问题涵盖了不同领域的知识，旨在评估候选人的综合能力。
2. 面试题目2.1 数据结构与算法1.请解释什么是数据结构，数据结构的作用是什么？2.请列举几种常见的数据结构，并简要介绍它们的特点和用途。
3.请解释什么是算法，算法的特点是什么？4.请简要介绍几种常见的排序算法，并比较它们的优劣。
5.请解释什么是时间复杂度和空间复杂度，它们在算法分析中的作用是什么？2.2 操作系统1.请解释什么是操作系统，操作系统的主要功能有哪些？2.请解释进程和线程的区别，并简要介绍它们的作用。
3.请解释什么是死锁，死锁的产生原因和预防措施有哪些？4.请解释虚拟内存的概念和作用，并简要介绍分页和分段的区别。
5.请解释什么是文件系统，文件系统的组成部分有哪些？2.3 网络1.请解释什么是计算机网络，计算机网络的主要组成部分有哪些？2.请解释TCP/IP协议栈的各个层次，并简要介绍它们的作用。
3.请解释什么是HTTP协议，HTTP协议的工作原理是什么？4.请解释什么是DNS，DNS的作用是什么？5.请解释什么是网络安全，常见的网络安全攻击方式有哪些？2.4 数据库1.请解释什么是数据库，数据库的主要特点和作用是什么？2.请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别，并简要介绍它们的特点和适用场景。
3.请解释什么是SQL，SQL的基本语法有哪些？4.请解释什么是事务，事务的特性是什么？5.请解释什么是数据库索引，数据库索引的作用和使用场景是什么？3. 结语本文档为您提供了一些关于知识广度深度的面试题，涵盖了数据结构与算法、操作系统、网络和数据库等多个领域。
希望这些问题能够帮助您更好地评估候选人的知识水平和技能。
如果您还有其他问题或需求，欢迎随时联系我们。
谢谢！。
题库深度学习面试题型介绍及解析--第5期
1.神经网络中激活函数的真正意义？一个激活函数需要具有哪些必要的属性？还有哪些属性是好的属性但不必要的？（1）非线性：即导数不是常数。
这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网络不退化成单层线性网络。
这也是激活函数的意义所在。
（2）几乎处处可微：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。
传统的激活函数如sigmoid 等满足处处可微。
对于分段线性函数比如ReLU，只满足几乎处处可微（即仅在有限个点处不可微）。
对于 SGD 算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。
（3）计算简单：非线性函数有很多。
极端的说，一个多层神经网络也可以作为一个非线性函数，类似于Network In Network [2] 中把它当做卷积操作的做法。
但激活函数在神经网络前向的计算次数与神经元的个数成正比，因此简单的非线性函数自然更适合用作激活函数。
这也是ReLU 之流比其它使用 Exp 等操作的激活函数更受欢迎的其中一个原因。
（4）非饱和性（saturation）：饱和指的是在某些区间梯度接近于零（即梯度消失），使得参数无法继续更新的问题。
最经典的例子是Sigmoid，它的导数在x 为比较大的正值和比较小的负值时都会接近于0。
更极端的例子是阶跃函数，由于它在几乎所有位置的梯度都为0，因此处处饱和，无法作为激活函数。
ReLU 在x>0 时导数恒为1，因此对于再大的正值也不会饱和。
但同时对于x<0，其梯度恒为0，这时候它也会出现饱和的现象（在这种情况下通常称为dying ReLU）。
Leaky ReLU 和PReLU [4] 的提出正是为了解决这一问题。
（5）单调性（monotonic）：即导数符号不变。
这个性质大部分激活函数都有，除了诸如 sin、cos 等。
个人理解，单调性使得在激活函数处的梯度方向不会经常改变，从而让训练更容易收敛。
（6）输出范围有限：有限的输出范围使得网络对于一些比较大的输入也会比较稳定，这也是为什么早期的激活函数都以此类函数为主，如Sigmoid、TanH。
深度学习面试题
深度学习面试题深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，近年来备受关注。
深度学习的发展促进了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等各个领域的快速发展。
对于那些想要从事深度学习工作的人来说，经常需要参加面试。
本文将介绍一些常见的深度学习面试题，并为大家提供参考答案。
一、基础知识1. 什么是深度学习？深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑神经网络的工作原理来解决复杂问题。
它通过多层神经网络来提取和学习数据中的高级抽象特征，以实现对数据的高效分类和预测。
2. 请解释神经网络中的前向传播和反向传播。
前向传播是指从输入层到输出层的信号传递过程，每个神经元将收到上一层神经元输出的信号，并将其加权后传递给下一层。
反向传播是指根据神经网络对输入数据的预测结果与真实结果之间的误差，通过调整网络中的权重和偏置来优化训练过程。
3. 请解释损失函数和优化算法。
损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差异的一种度量指标，常见的损失函数包括平方损失函数、交叉熵损失函数等。
优化算法是通过调整网络中的参数来最小化损失函数的方法，常见的优化算法包括梯度下降法、动量法、Adam算法等。
4. 请解释卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频等二维数据的深度学习模型。
它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，再通过全连接层进行分类或预测。
卷积层可以通过滑动窗口的方式提取局部特征，池化层可以将图像尺寸进行缩小，有效减少参数数量。
5. 请介绍一下循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
循环神经网络是一种递归结构的深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理、语音识别等任务。
RNN通过将当前时刻的输入与上一时刻的隐状态进行联合处理，实现对序列数据的信息记忆和依赖建模。
二、实战能力1. 请列举一些常用的深度学习框架。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案(经典版)
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案1.请简要介绍您的背景与经验。
答：我持有计算机科学硕士学位，并在过去五年内一直从事深度学习框架研发。
我曾参与开发了一个基于TensorFlow的自然语言处理库，实现了文本分类、命名实体识别等功能，同时也优化了模型训练效率。
2.请分享一个您在深度学习框架研发中遇到的具体挑战，并描述您是如何解决的。
答：在优化计算图构建过程中，遇到过多次重复计算的问题，影响了性能。
我采用了计算图剪枝技术，识别出重复计算的节点并进行共享，从而减少了计算量，提高了框架的效率。
3.请详细解释动态图与静态图的区别，以及它们在深度学习框架中的应用。
答：动态图在每次执行时都构建计算图，适用于开发过程中的迭代与调试。
静态图在编译前就构建计算图，用于优化和部署阶段。
例如，PyTorch使用动态图便于快速试验新想法，而TensorFlow 的静态图在生产环境中更高效。
4.当需要在框架中添加新的优化器或损失函数时，您会如何设计与实现？答：首先，我会分析优化器或损失函数的特点和数学公式。
然后，在框架中创建相应的类或模块，并在反向传播中实现梯度计算。
我会确保新组件与现有的框架接口无缝衔接，并进行单元测试以验证正确性。
5.在分布式训练中，如何处理数据并行和模型并行？请给出一个实际的案例。
答：数据并行指不同设备处理不同数据样本，模型并行指不同设备处理模型的不同部分。
例如，在分布式训练中，每个设备可以负责一批数据的训练，同时模型的不同层可以分配到不同设备上进行计算，从而加速训练过程。
6.解释一下自动微分是什么，并说明它在深度学习中的作用。
答：自动微分是一种计算导数的技术，它能够自动计算复杂函数的导数，包括复合函数、参数化函数等。
在深度学习中，自动微分使得反向传播成为可能，通过计算损失函数对模型参数的导数，从而进行参数更新和优化。
7.在深度学习框架中，什么是权重共享？请提供一个应用场景。
答：权重共享是指在不同部分的网络层之间共享相同的权重参数。
深度学习考试试题
深度学习考试试题一、选择题（每题 5 分，共 40 分）1、以下哪个不是深度学习中常见的神经网络类型？（）A 卷积神经网络B 循环神经网络C 决策树D 生成对抗网络2、在深度学习中，用于防止过拟合的技术不包括（）A 增加数据量B 正则化C 减少网络层数D Dropout3、以下关于深度学习中优化算法的说法，错误的是（）A 随机梯度下降算法是常用的优化算法之一B 动量优化算法可以加速收敛C Adagrad 算法对所有参数使用相同的学习率D Adam 算法结合了动量和自适应学习率的优点4、对于图像识别任务，以下哪种数据增强方法通常不被使用？（）A 翻转图像B 旋转图像C 改变图像的颜色通道D 增加图像的分辨率5、在深度学习中，以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率C 召回率D 以上都是6、以下哪种激活函数在深度学习中使用较少？（）A ReLU 函数B Sigmoid 函数C Tanh 函数D Linear 函数7、关于深度学习中的模型融合，以下说法正确的是（）A 可以通过平均多个模型的预测结果来提高性能B 模型融合一定能提高性能C 只能对相同结构的模型进行融合D 模型融合只适用于分类任务8、以下关于深度学习中自动编码器的描述，错误的是（）A 可以用于数据压缩B 可以用于特征提取C 由编码器和解码器组成D 输出与输入必须完全相同二、填空题（每题 5 分，共 30 分）1、深度学习中的反向传播算法用于计算______，以更新网络参数。
2、常见的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、＿_____等。
3、卷积神经网络中的卷积核大小通常为______的整数。
4、循环神经网络在处理______数据时具有优势。
5、在深度学习中，批量归一化的主要作用是______。
6、生成对抗网络由______和判别器两部分组成。
三、简答题（每题 15 分，共 30 分）1、请简要描述卷积神经网络的工作原理，并举例说明其在图像识别中的应用。
机器视觉面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与算法1. 简述机器视觉的基本概念及其在各个领域的应用。
2. 解释图像处理与计算机视觉的区别和联系。
3. 阐述图像采集过程中，如何提高图像质量？4. 描述图像去噪的常用方法及其优缺点。
5. 解释边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Laplacian等）的原理和适用场景。
6. 简述特征提取方法（如HOG、SIFT、SURF等）及其在目标识别中的应用。
7. 解释图像分割的常用方法（如阈值分割、区域生长、边缘检测等）及其适用场景。
8. 描述目标跟踪的常用算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪等）及其优缺点。
9. 简述深度学习在计算机视觉中的应用，并举例说明。
10. 解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。
11. 描述RNN和LSTM在视频分析中的应用及其原理。
12. 解释注意力机制在计算机视觉中的作用和实现方法。
13. 简述生成对抗网络（GAN）的基本原理及其在图像生成中的应用。
14. 解释图像超分辨率与图像压缩之间的区别。
15. 阐述图像识别、图像分类和图像检测之间的联系与区别。
二、项目经验与问题解决1. 请简述您在机器视觉项目中的角色和职责。
2. 描述您参与的一个机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和实施过程。
3. 分析您在项目过程中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
4. 简述您在项目过程中如何优化算法性能和资源消耗。
5. 描述您在项目过程中如何与其他团队成员协作，以及您在团队中的角色。
6. 请举例说明您如何将深度学习技术应用于实际项目中。
7. 简述您在项目过程中如何评估和优化模型性能。
8. 描述您在项目过程中如何处理大规模数据集。
9. 请举例说明您在项目过程中如何处理异常情况和数据异常。
10. 简述您在项目过程中如何进行项目管理和进度控制。
三、编程与工具1. 请简述您熟悉的数据处理和机器学习工具（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）。
（一）深度学习基础部分面试题
（⼀）深度学习基础部分⾯试题⼀些总结⽐较好的链接：1、请简要介绍下tensorflow的计算图答：计算图是⼀张有节点有⽅向的数据流图，每⼀个节点都是⼀个张量，每个节点之间的边描述了计算之间的依赖关系和数学操作2、你有哪些深度学习（rnn、cnn）调参的经验？3、Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不⾜，有没改进的激活函数。
答：sigmoid：缺点：若激活值很⼤的时候或者很⼩，激活函数在其区域梯度很⼩使得训练速度很慢 Tanh:缺点：同上，优点：数据类似于集中于零左右， relu缺点：在零的时候不可导，若激活值⼩于零，梯度为零，使得训练速度很慢，不过这种情况很少发⽣，有⾜够多的神经元使得其z值⼤于零；改进：采⽤含虚弱的relu激活函数，即若⼩于零时，也让其有点梯度。
⽐如⼩于零时，激活函数为：0.01Z。
4、为什么引⼊⾮线性激励函数？答：激励函数可以给神经⽹络引⼊⾮线性因素，可以把当前特征空间映射到其他空间，使其⼏乎能拟合现实中任何问题，增加⽹络的能⼒。
第⼀，对于神经⽹络来说，⽹络的每⼀层相当于f(wx+b)=f(w'x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每⼀层相当于⽤⼀个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的⽤矩阵去乘以输⼊。
根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到⼀个⼤矩阵。
所以线性激励函数下，多层⽹络与⼀层⽹络相当。
⽐如，两层的⽹络f(W1*f(W2x))=W1W2x=Wx。
第⼆，⾮线性变换是深度学习有效的原因之⼀。
原因在于⾮线性相当于对空间进⾏变换，变换完成后相当于对问题空间进⾏简化，原来线性不可解的问题现在变得可以解了。
下图可以很形象的解释这个问题，左图⽤⼀根线是⽆法划分的。
经过⼀系列变换后，就变成线性可解的问题了。
其实很像SVM中的核函数（如⾼斯核函数）如果不⽤激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每⼀层输出都是上层输⼊的线性函数，很容易验证，⽆论你神经⽹络有多少层，输出都是输⼊的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知正因为上⾯的原因，我们决定引⼊⾮线性函数作为激励函数，这样深层神经⽹络就有意义了（不再是输⼊的线性组合，可以逼近任意函数）。
python面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景随着Python语言的不断发展，其在数据分析、人工智能、Web开发等领域的应用越来越广泛。
为了更好地选拔具备Python高级编程能力的人才，我们特制定以下面试题目。
本题目分为理论知识和项目实战两部分，旨在考察应聘者的Python基础知识、编程能力、问题解决能力和项目经验。
二、面试题目第一部分：理论知识1. 请简述Python语言的特点和优势，以及Python在哪些领域应用广泛。
2. 解释Python中的变量、数据类型、运算符、表达式和赋值的概念。
3. 请列举Python中的几种基本数据类型，并说明它们的区别。
4. 解释Python中的列表、元组、字典和集合的区别及使用场景。
5. 请说明Python中的函数定义、调用、参数传递和作用域的概念。
6. 解释Python中的模块、包和import语句的作用。
7. 请简述Python中的异常处理机制，包括try、except、finally等关键字的使用。
8. 解释Python中的多线程和多进程的概念，以及它们在Python中的应用。
9. 请说明Python中的装饰器的作用和实现方式。
10. 解释Python中的面向对象编程（OOP）的概念，包括类、对象、继承、多态等。
11. 请简述Python中的文件操作，包括文件的打开、读取、写入和关闭等。
12. 解释Python中的正则表达式的概念和使用方法。
13. 请说明Python中的列表推导式、生成器、迭代器和with语句的作用。
14. 解释Python中的元类（metaclass）的概念和使用场景。
15. 请简述Python中的动态类型和静态类型的概念。
第二部分：项目实战1. 项目背景：设计一个简单的图书管理系统，实现以下功能：a. 添加图书信息：包括书名、作者、出版社、ISBN、价格等。
b. 删除图书信息：根据ISBN或书名删除图书。
c. 查询图书信息：根据书名、作者、出版社等关键字查询图书。
深度学习（二）-----算法岗面试题
深度学习（⼆）-----算法岗⾯试题●深度学习了解多少，有看过底层代码吗？caffe,tf?●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语⾳识别中的应⽤吗？参考回答：讲了我⽤的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这⾥我只是了解，⼤概讲了⼀下CTC损失的原理；然后提了⼀下CNN+LSTM。
●⽤过哪些移动端深度学习框架？参考回答：开源的有：⼩⽶的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都有移动端，只是可能没有上⾯的框架效率⾼。
据传还有⽀付宝的xNN，商汤的PPL，不过都是⾃⽤，未开源。
● Caffe：整体架构说⼀下，新加⼀个层需要哪些步骤，卷积是怎么实现的，多卡机制，数据并⾏还是模型并⾏？参考回答：Caffe是深度学习的⼀个框架，Caffe框架主要包括五个组件：Blob、Solver、Net、Layer、Proto；框架结构如下图所⽰。
这五⼤组件可以分为两个部分：第⼀部分，Blob、Layer和Net，这三个组件使得Caffe构成基于⾃⼰的模块化的模型，caffe是逐层地定义⼀个net，⽽net是从数据输⼊层到损失曾⾃下⽽上定义整个模型，Blob在caffe中是处理和传递实际数据的数据封装包；第⼆部分：Solver和Proto，这两个模型分别⽤于协调模型的优化以及⽤于⽹络模型的结构定义、存储和读取的⽅式（Layer-By-Layer）定义Net，⽽贯穿所有Nets的结构就是caffe 框架或模型；对于Layer⽽⾔，输⼊的是Blob数据封装包格式的实际数据，当采⽤该框架进⾏训练时，也就是Solver调优模型，则需要Proto 这种⽹络模型的结构定义、存储和读取。
总体来说，caffe是通过LayerCaffe中卷积运算的原理俗话说，⼀图胜千⾔，⾸先先给出原理⽰意图，为了⽅便理解，这⾥以⼆维核为例滑动窗⼝在图像中每滑动⼀个地⽅，将图像中该滑动窗⼝图像展开为⼀列，所有列组成图中的滑动窗⼝矩阵，这⾥假设pad=1,stride=1,K=3,则滑动窗⼝矩阵每⾏⼤⼩为W*H,⼀共K*K⾏.每个核展开为⼀⾏，N个核形成的核矩阵⼤⼩为N*K*K。
ai面试题库及答案
ai面试题库及答案这是一篇介绍AI面试题库及答案的文章。
一、简介AI（人工智能）是现代科技领域的一个热门话题，不仅在学术界引起了广泛的讨论，也在企业界引起了巨大的兴趣。
AI技术的快速发展带来了对人工智能专业人才的需求增加。
因此，AI面试题库的建设成为了各大企业招聘和筛选人工智能人才的重要工具。
本文将介绍一些常见的AI面试题及其答案，帮助读者更好地准备自己的AI面试。
二、 1. 什么是人工智能？答：人工智能是一种模拟人类智能的科技，旨在使机器能够学习、理解、推理、决策和交流。
人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和机器视觉等。
2. 请解释一下机器学习的基本概念。
答：机器学习是人工智能的一个重要分支，它研究如何通过数据和模型使计算机具备自我学习的能力。
机器学习的主要目标是基于过去的经验和数据来预测未来的结果。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 请解释一下深度学习的基本原理。
答：深度学习是机器学习的一个分支，其基本原理是通过构建神经网络模型来模拟人类的神经系统。
深度学习的核心是使用多层次的神经网络来提取和表示数据的高层次特征。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很多成功。
4. 请介绍一下自然语言处理（NLP）的应用。
答：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它研究如何使计算机能够理解、分析和生成人类的自然语言。
自然语言处理的应用非常广泛，包括机器翻译、智能客服、文本分类和情感分析等。
5. 请解释一下机器视觉的基本原理。
答：机器视觉是人工智能的一个分支，主要研究如何使机器能够观察和理解图像和视频数据。
机器视觉的基本原理包括图像特征提取、目标检测、图像分割和图像识别等。
机器视觉在人脸识别、物体检测和自动驾驶等领域有着广泛的应用。
三、总结通过本文的介绍，读者可以了解到一些常见的AI面试题及其答案。
AI面试题库的建设对于招聘和筛选人工智能人才具有重要意义，因为它可以帮助企业更好地评估候选人的专业能力和技术水平。
题库深度学习面试题型介绍及解析--第3期
1.为什么深层神经网络难以训练？1.梯度消失梯度消失是指通过隐藏层从后向前看，梯度会变的越来越小，说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习，所以学习会卡住，除非梯度变大。
梯度消失的原因受到多种因素影响，例如学习率的大小，网络参数的初始化，激活函数的边缘效应等。
在深层神经网络中，每一个神经元计算得到的梯度都会传递给前一层，较浅层的神经元接收到的梯度受到之前所有层梯度的影响。
如果计算得到的梯度值非常小，随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，就会发生梯度消失。
下图是不同隐含层的学习速率：1.梯度爆炸在深度网络或循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等网络结构中，梯度可在网络更新的过程中不断累积，变成非常大的梯度，导致网络权重值的大幅更新，使得网络不稳定；在极端情况下，权重值甚至会溢出，变为 $NaN$ 值，再也无法更新。
2.权重矩阵的退化导致模型的有效自由度减少。
参数空间中学习的退化速度减慢，导致减少了模型的有效维数，网络的可用自由度对学习中梯度范数的贡献不均衡，随着相乘矩阵的数量（即网络深度）的增加，矩阵的乘积变得越来越退化。
在有硬饱和边界的非线性网络中（例如ReLU 网络），随着深度增加，退化过程会变得越来越快。
Duvenaud 等人 2014 年的论文里展示了关于该退化过程的可视化：随着深度的增加，输入空间（左上角所示）会在输入空间中的每个点处被扭曲成越来越细的单丝，只有一个与细丝正交的方向影响网络的响应。
沿着这个方向，网络实际上对变化变得非常敏感。
2.L1 和 L2 区别L1 范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。
比如向量A=[1，-1，3]，那么 A 的 L1 范数为 |1|+|-1|+|3|。
简单总结一下就是：•L1 范数：为 x 向量各个元素绝对值之和。
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1.为什么深层神经网络难以训练？
1.梯度消失梯度消失是指通过隐藏层从后向前看，梯度会变的越来越
小，说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习，所以学习会卡住，除非梯度变大。
梯度消失的原因受到多种因素影响，例如学习率的大小，网络参数的初始化，激活函数的边缘效应等。
在深层神经网络中，每一个神经元计算得到的梯度都会传递给前一层，较浅层的神经元接收到的梯度受到之前所有层梯度的影响。
如果计算得到的梯度值非常小，随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，就会发生梯度消失。
下图是不同隐含层的学习速率：
1.梯度爆炸在深度网络或循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等网络结构中，梯度可在网络更新的过程中不断累积，变成非常大的梯度，导致网络权重值的大幅更新，使得网络不稳定；在极端情况下，权重值甚至会溢出，变为 $NaN$ 值，再也无法更新。
2.权重矩阵的退化导致模型的有效自由度减少。
参数空间中学习的退化速度减慢，导致减少了模型的有效维数，网络的可用自由度对学习中梯度范数的贡献不均衡，随着相乘矩阵的数量（即网络深度）的增加，矩阵的乘积变得越来越退化。
在有硬饱和边界的非线性网络中（例如ReLU 网络），随着深度增加，退化过程会变得越来越快。
Duvenaud 等人 2014 年的论文里展示了关于该退化过程的可视化：
随着深度的增加，输入空间（左上角所示）会在输入空间中的每个点处被扭曲成越来越细的单丝，只有一个与细丝正交的方向影响网络的响应。
沿着这个方向，网络实际上对变化变得非常敏感。
2.L1 和 L2 区别
L1 范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。
比如向量A=[1，-1，3]，那么 A 的 L1 范数为 |1|+|-1|+|3|。
简单总结一下就是：
•L1 范数：为 x 向量各个元素绝对值之和。
•L2 范数：为x 向量各个元素平方和的1/2 次方，L2 范数又称Euclidean 范数或 Frobenius 范数
•Lp 范数：为 x 向量各个元素绝对值 p 次方和的 1/p 次方.
在支持向量机学习过程中，L1 范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1 范数正则化通过向成本函数中添加L1 范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。
L1 范数可以使权值参数稀疏，方便特征提取。
L2 范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
N 结构特点
局部连接，权值共享，池化操作，多层次结构。
•局部连接使网络可以提取数据的局部特征
•权值共享大大降低了网络的训练难度，一个Filter 只提取一个特征，在整个图片（或者语音／文本）中进行卷积
•池化操作与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合成为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示。
N 权值共享问题
首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。
在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。
5.深度学习和机器学习有什么不同？
机器学习：利用计算机、概率论、统计学等知识，输入数据，让计算机学会新知识。
机器学习的过程，就是训练数据去优化目标函数。
深度学习：是一种特殊的机器学习，具有强大的能力和灵活性。
它通过学习将世界表示为嵌套的层次结构，每个表示都与更简单的特征相关，而抽象的表示则用于计算更抽象的表示。
传统的机器学习需要定义一些手工特征，从而有目的的去提取目标信息，非常依赖任务的特异性以及设计特征的专家经验。
而深度学习可以从大数据中先学习简单的特征，并从其逐渐学习到更为复杂抽象的深层特征，不依赖人工的特征工程，这也是深度学习在大数据时代受欢迎的一大原因。