深度学习面试

最新推荐文章于 2024-04-29 14:32:35 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-29 14:32:35 发布 · 204 阅读 · 1 ·
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本文介绍了两种常见的范数——L1范数与L2范数，并详细解释了它们的应用场景。L1范数广泛应用于特征选择，能产生稀疏的求解；而L2范数则适用于对较高方差输入的特征进行权重收缩。

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1 列举常见的范数以及其应用场景

L1 ：L1正则化会产生稀疏的求解，会使参数变得更加稀疏，广泛的用于特征选择。
L2：对较高方差输入的x，与输出目标协方差较小的特征权重将要收缩。

Python深度学习面试：CNN、RNN与Transformer详解
zevjay的博客
04-19 1010
精通CNN、RNN、Transformer是成为一名优秀Python深度学习工程师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的深度学习模型基础和出色的模型构建能力。持续实践与学习，不断提升您的深度学习模型技能水平，必将在深度学习职业道路上大放异彩。
深度学习面试问题
LiangManqi0320的博客
05-20 1821
Sigmoid函数在z很大或z很小的时候，梯度都接近于0，这样，误差经过每一层传递都会不断衰减，当网络层数很深时，梯度就会不停衰减，甚至消失，使得整个网络很难训练。一种简单有效的解决方法是使用导数比较大的激活函数，比如ReLUAlexNet：使用GPU进行并行训练，采用ReLU作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，使用数据增强提高模型准确率，使用局部响应归一化以增强模型的泛化能力。Inception网络：一个卷积层包含多个不同大小的卷积操作，成为Inception模块。
深度学习面试合集
pangxing6491的博客
04-27 924
https://blog.csdn.net/weixin_42073654/article/details/83063551 https://blog.csdn.net/weixin_42073654/article/details/83065049 https://blog.csdn.net/weixin_42073654/article/details/83066070 https://...
深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM
weixin_46838716的博客
05-23 2677
1）transformer是BERT的基本结构，self-attention又是transformer的重要核心，transformer比CNN,RNN,LSTM牛逼多了，BERT是预训练大模型。 2）Tranformer已经在CV中开挂了，所以不只是NLP里面有这个玩意 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。
深度学习面试资料-含答案
03-16
### 深度学习面试资料核心知识点解析 #### 一、深度学习面试的重要性与内容概览 深度学习作为人工智能领域的重要分支，在当前科技发展中占据着举足轻重的地位。随着技术的进步和应用场景的不断扩大，深度学习...
深度学习面试问题及详细解答
最新发布
09-21
本文档提供了十个典型的深度学习面试题目及其详细答案，涵盖基本概念和技术应用等多个方面。其中包括深度学习与传统机器学习的不同之处、各种激活函数的作用及常见使用场合、解释反向传播原理及其在深度学习中的重要...
机器学习、深度学习面试题合集（300+）.pdf
09-30
机器学习、深度学习面试题合集 机器学习、深度学习面试题合集是机器学习和深度学习领域的常见面试题的集合。该合集涵盖了机器学习和深度学习的基本概念、算法和模型，包括支持向量机（SVM）、TensorFlow、Gradient ...
深度学习面试题附答案
12-11
以下是一些深度学习面试中常见的知识点： 1. **梯度下降算法**：梯度下降是优化模型参数的常用方法。其正确步骤包括：首先随机初始化权重和偏差，接着将输入传入网络得到输出，计算预测值与真实值之间的误差，然后...
机器学习、深度学习面试笔试题300+.pdf
11-24
最新版的机器学习和深度学习面试题目，从牛客等各大网站整理剖析，整合整理，共300多道经典题目。 涉及机器学习和深度学习理论和实践等各方面的知识，底层的知识偏多一些！
机器学习 深度学习 面试精华 概率矩阵智力
09-19
自己在2018秋招期间从牛客网、知乎、百度谷歌等网页整理的关于机器学习、深度学习、计算机基础等等的面试精华问题与解答，部分有因为时间而未解决的问题，大部分问题都给出了答案和参考。
深度学习面试题
weixin_51489229的博客
08-01 1260
一，滤波器与卷积核 二，卷积层和池化输出大小计算 2.1，CNN 中术语解释 2.2，卷积输出大小计算（简化型） 2.3，理解边界效应与填充 padding 参考资料 三，深度学习框架的张量形状格式 四，Pytorch 、Keras 的池化层函数理解 4.1，torch.nn.MaxPool2d 4.2，keras.layers.MaxPooling2D 五，Pytorch 和 Keras 的卷积层函数理解 5.1，torch.nn.Conv2d 5.2，keras
深度学习《面试》你可能需要知道的
caorui_nk的博客
03-19 831
深度学习面试你可能需要知道的列举常见的一些范数及其应用场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数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。概率密度的万能近似器简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景sigmoidsoftplusReLUtanhRBFJacobian，Hessian矩阵及其在深度学习中的重要性KL散度...
如何面试深度学习的
Loong Cheng的博客
05-28 434
基础 一、关于现有模型 你想要招聘什么岗位，比如人脸识别，目标检测，ocr。然后问问当下比较流行的模型，让其复述其结构。如何微调，注意哪些参数。 二、无论是人脸识别，是目标检测，还是ocr里面都有一些特殊的东西，比如rpn，IOU，ctw等等，让他解释下。 阶级 三、基本网络 流行的网络结构，比如resnet mobilenet inception 每一代的特点。优缺点。nin是什...
【更新中】深度学习——梳理，准备面试
s000da的博客
09-10 487
最近在准备找工作面试，本文在此梳理了【深度学习】中涉及的面试要用的知识点，主要从目前项目出发，再延伸到别的知识点。 1. 关于模型深度： On the Number of Linear Regions of Deep Neural Networks On the Expressive Power of Deep Architectures  ...
深度学习面试题目-1
leonorandzzzz的博客
08-23 644
1.比较Boosting和Bagging的异同 1、二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。 2、Bagging（套袋法）：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k个弱学习器.。 对于分类：将这k个弱学习器以投票的方式得到最终的分类结果。 对回归问题；计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同） 3、Boosting：每一轮根据上一轮的分类结...
深度学习面试总结（上岸版~）
weixin_52307528的博客
04-29 948
面试记录~
深度学习面试必备题目汇总与解析
深度学习面试题目汇总提供了求职者需要面对的各类问题，这些问题通常会涵盖理论知识、实践经验、编程能力以及对深度学习相关领域的理解。理解这些知识点有助于求职者在面试过程中展示自己的专业能力和对深度学习领域...
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