人工智能--神经网络各大公司面试题（2018）

1. 滴滴

    1）hog，knn,svm原理

    2）目标检测系列rcnn faster rcnn faster rcnn yolo ssd原理，如何改进的

    3）inception v1 v2 v3 v4的原理，优缺点

    4）为何把一个5*5的拆成两个3*3的，为何把7*7的拆成1*7和7*1的

    5）rcnn非极大值抑制作用

    6）选择性搜索

    7）faster的rpn网络，fast比rcnn有何优点

    8）程序题，给定一个随机生成器，把一个数组顺序打乱

2. 海康

    1）目标检测系列原理

    2）从rcnn到yolo ssd

    3）gan网络原理作用

    4）inception 系列以及迁移学习

3. 阿里

    1）激活函数sigmoid relu

    2）梯度消失 梯度爆炸原因以及如何解决

    3）网络加深为何梯度会消失

    4）faster rcnn与fast rcnn相比的优点

    5）inception v1 v2 v3的缺点

    6）c++动态绑定

4. 地平线

    1）迁移学习如何实现，其他和上面问的差不多

    2）c++:虚函数

    3）vector 和list的区别

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后续补充。