深度学习面试
最基本的25道深度学习面试问题和答案
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。1、什么是深度学习?深度学习涉及获取大量结构化或非结构化数据，并使用复杂算法
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 深度学习面试必备的25个问题
在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。 1.为什么必须在神经网络中引入非线性？ 答：否则，我们将获得一个由多个线性函数组成的线性函数，那么就成了线性模型。线性模型的参数数量非常少，因此建模的复杂性也会非常有限。 2.说
日期 2023-06-12 10:48:40
Interview之AI：深度学习算法工程师面试之常见专业知识考点(参数初始化策略(Lecun、Xavier/Glorot、Kaiming、基于BN的随机的参数初始化)、图像算法基础(ROI)
Interview之AI：深度学习算法工程师面试之常见专业知识考点(参数初始化策略(Lecun、Xavier/Glorot、Kaiming、基于BN的随机的参数初始化)、图像算法基础(ROI) 目录 深度学习考点 一、深度学习参数初始化(weights initializer)策略 0、常见的参数初始化方法
日期 2023-06-12 10:48:403w+深度盘点：机器学习面试知识点梳理！
大家好，今天我来梳理一下机器学习、算法、数据挖掘等岗位面试时必备的知识点，欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。 机器学习主要分为监督学习和无监督学习。 有监督学习：对具有标
日期 2023-06-12 10:48:40
【深度学习】Pytorch面试题：什么是 PyTorch？PyTorch 的基本要素是什么？Conv1d、Conv2d 和 Conv3d 有什么区别？
Pytorch的面试问题 参考：PyTorch 面试问题 （1）什么是 PyTorch？ PyTorch 是基于 Torch 库的计算机软件的一部分，
日期 2023-06-12 10:48:40
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题321~324
目录 321.什么是XLNet？ 322.自回归语言模型（Autoregressive LM） 323.自编码语言模型（Autoencoder LM） 324.XLNet与BERT比较
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题221~240
目录 221.什么是逻辑回归？ 222.什么是Sigmoid函数？ 223.损失函数是什么？ 224.逻辑回归有什么优点？
日期 2023-06-12 10:48:40
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题201~220
目录 201.什么是迁移学习？ 202.为什么需要迁移学习？ 203.迁移学习的基本问题有哪些？
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题141~160
目录 141.什么是OOB？随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题101~120
目录 101.列出几种文本特征提取算法 102.如何看懂深度学习论文里的数学原理部分？
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题21~40
目录 21.如何进行特征选择？ 22.为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩
深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩 提示：互联网大厂可能考的面试题 若CNN网络很庞大，在手机上运行效率不高，对应模型压缩方法有
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习面试常问问题（全是干货，必会知识点）
本文从：优化算法，BN，基础CNN，损失函数几个方面总结面试常考题型供大家学习交流。 优化算法 深度学习优化学习方法（一阶、二阶） 一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMSProp（均方差传播）、Adam、Nadam。 二阶方法：牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法（CG）、BFGS、L-BFGS。 自适应优化算
日期 2023-06-12 10:48:40【转载】 2020年的算法实习岗位信息表，部分包括内推码，和常见深度学习算法岗面试题及答案
原文地址： https://github.com/HarleysZhang/2019_algorithm_intern_information ---------------------------------------------------------------------------------------------- &nbs
日期 2023-06-12 10:48:40