原文:深度学习面试题

.列举常见的一些范数及其应用场景,如L ,L ,L ,L ,Frobenius范数 答:p p 还有p p 有regularization的应用 .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:p .概率密度的万能近似器 答:p : . 上面那一段 .简单介绍一下sigmoid,relu,softplus,tanh,RBF及其应用场景 答:sigmoid和softpl ...

2018-03-03 10:56 2 1503 推荐指数:

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深度学习(三)----算法岗面试题

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深度学习岗位面试题

1: LSTM结构推导,为什么比RNN好? 答案:推导forget gate,input gate,cell state, hidden information等的变化;因为LSTM有进有出且当前的c ...

Tue Jul 25 01:22:00 CST 2017 0 10906
深度学习(一)-------算法岗面试题

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 ...

Tue Jun 04 04:49:00 CST 2019 0 1068
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 ...

Tue Jun 04 04:50:00 CST 2019 0 702
深度学习面试题33:RNN的梯度更新(BPTT)

目录   定义网络   梯度反向传播   梯度更新   面试时的变相问法   参考资料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法,其实本质还是BP算法,只不过RNN处理时间序列数据,所以要基于时间反向传播,故叫随时间反向传播 ...

Fri Jul 10 05:41:00 CST 2020 1 990
深度学习面试题02:标准梯度下降法

目录   一元函数的梯度下降法   多元函数的梯度下降法   参考资料 梯度下降是一种迭代式的最优化手段,在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点,这个极小值点就是最优的模型内部参数。相比求解析解的手段,GD的通用性更强,所以受到广泛的使用。 一元函数 ...

Tue Jul 02 18:08:00 CST 2019 0 558
 
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