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人工智能面试题汇总一:理论部分

作者:admin 发布时间:2019-05-14 19:46:51 浏览次数:270
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面试岗位:AI 基础研究

面试公司:腾讯、网易、美图

深度学习

  • (实习面试)视觉核算使命有哪些,你怎样分类
使命分为像素等级、方针等级、了解等级。
像素等级的使命一般是传统的图画处理使命,他们不需求用到图画的语义信息,或许最多用到底层特征(比方图画的边际、纹路),这些使命有图画增强、传统的图画恢复(如去噪、去模糊)、传统的微h图画切割(比方根据种子成长的办法)、图画加密等。
方针等级的使命需求用到语义信息,所以提取的特征是高层特征,CNN作为优秀的特征提取器在这个等级的使命上能够大展拳脚,比方方针定位、辨认、检测,以及用到语义特征的切割和很多的图画生成。
了解等级的使命不只描绘图象中的方针,还要解说他们之间的联络,比方一些“看图说话“的图画翻译使命。
  • CNN的特色以及优势
CNN使用范围是具有部分空间相关性的数据,人工智能面试题汇总一:理论部分比方图画,自然语言,语音
部分衔接:能够提取部分特征。
权值同享:削减参数数量,因而下降练习难度(空间、时刻耗费都少了)。
能够彻底同享,也能够部分同享(比方对人脸,眼睛鼻子嘴因为方位和款式相对固定,能够用和脸部不一样的卷积核)
降维:经过池化或卷积stride完成。
多层次结构:将低层次的部分特征组合成为较高层次的特征。不同层级的特征能够对应不同使命。
  • (17网易校招书面考试)推导backward。这些层怎么backword核算: conv / pooling / deconv
  • (校招面试)解说deconv的效果:
  • (美图面试)解说BN(写出公式)以及完成机制:

  • (美图面试)解说dropout以及完成机制:
  • (美图面试)深度学习中有什么加速收敛/下降练习难度的办法:
瓶颈结构
残差
学习率、步长、动量
优化办法
预练习
  • (美图面试,yy面试)什么形成过拟合,怎么避免过拟合:
data a人工智能面试题汇总一:理论部分gumentation
early stop
参数规则化
用更简略模型
dropout
加噪声
预练习网络freeze某几层
  • 规则化项有什么,各有什么样的效果,为什么起效果
  • (腾讯书面考试)为什么梯度会消失和爆破:
  • 深度网络激活元的效果、分类和各人工智能面试题汇总一:理论部分自使用范围/好坏
  • (腾讯书面考试)正则化办法以及特色:
  • 丢失衡量:
  • (腾讯面试,yy面试)解说s人工智能面试题汇总一:理论部分oftmax、logit regression、穿插熵(要回推导):
  • 有什么优化办法:
  • (阿里面试)解说alpha狗:
  • 解说resnet、优缺点以及适用范围:
  • 解说inception net、优缺点以及适用范人工智能面试题汇总一:理论部分围:
  • 解说RNN:
  • GAN的公式以及开展进程:
调查点:会写公式 / 知道变体 / 优缺点
  • (网易书面考试 )densenet结构优缺点以及使用场景
  • (网易书面考试 )dilated conv优缺点以及使用场景
  • (网易书面考试 )moblenet、shufflenet的结构

机器学习

  • (腾讯面试)有什么降维办法:
  • 有什么分类算法:
  • 误差和方差:
  • 判别模型和生成模型:
  • (腾讯面试)规划一个企鹅音乐的引荐体系:
  • (滴滴书面考试)增强学习的相关内容:
  • (2017腾讯书面考试)
  • 概率论(几个要点散布、切比雪夫不等式、t查验)
  • 线性代数(特征值核算、行列式核算)
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