易百教程

深度学习面试题和答案(2022年收集更新)

2022年收集更新的深度学习面试题和答案,下面列出了最常见的深度学习面试问题和答案。
深度学习是机器学习的一部分,其算法灵感来自大脑的结构和功能,称为人工神经网络。在 1960 年代中期,Alexey Grigorevich Ivakhnenko 发表了第一部将军,同时致力于深度学习网络。深度学习适用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域。 完整答案
AI代表人工智能。这是一种使机器能够模仿人类行为的技术。机器学习是人工智能的一个子集,它使用统计方法使机器能够通过体验进行改进。深度学习是机器学习的一部分,它使多层神经网络的计算变得可行。它利用神经网络来模拟类似人类的决策。 完整答案
监督学习是一个同时提供输入和期望输出数据的系统。输入和输出数据被标记,为未来的数据处理提供学习基础。无监督过程不需要显式标记信息,并且可以在没有标记信息的情况下执行操作。常见的无监督学习方法是聚类分析。它用于探索性数据分析,以发现数据中的隐藏模式或分组。 完整答案
深度学习有多种应用: 计算机视觉自然语言处理和模式识别图像识别与处理机器翻译情绪分析问答系统对象分类与检测自动手写生成自动文本生成。 完整答案
浅层和深层网络都足够好,并且能够逼近任何函数。但是对于相同级别的准确度,更深的网络在计算和参数数量方面可能更有效。更深的网络可以创建深度表示。在每一层,网络都会学习一种新的、更抽象的输入表示。 完整答案
过度拟合是深度学习中最常见的问题。它通常发生在深度学习算法理解特定数据的声音时。当特定算法非常适合数据时,它也会出现,并且在算法或模型代表高方差和低偏差时出现。 完整答案
反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法。它将错误信息从网络末端传输到网络内部的所有权重。它允许有效计算梯度。反向传播可以分为以下几个步骤: 反向传播可以通过网络前向传播训练数据以生成输出。反向传播使用目标值和输出值来计算关于输出激活的误差导数。反向传播可以反向传播以计算与前一层输出激活有关的误差的导数,并继续对所有隐藏层。反向传播使用先前计算的输出和所有隐藏层的导数来计算与权重有关的误差导数。反向传播更新权重。 完整答案
傅立叶变换包对于分析、维护和管理大型数据库非常有效。该软件是使用称为特殊描绘的高质量功能创建的。可以有效地利用它生成实时阵列数据,这对于处理所有类别的信号非常有帮助。 完整答案
有多种形式和类别可用于特定主题,但自主模式代表独立或未指定的数学基础,不受任何特定分类器或公式的影响。 完整答案
深度学习给机器学习和数据科学领域带来了重大变革或革命。复杂神经网络 (CNN) 的概念是数据科学家关注的主要中心。它因其在执行下一级机器学习操作方面的优势而被广泛采用。深度学习的优势还包括基于算法的澄清和简化问题的过程,因为它具有最大的灵活性和适应性。这是允许在独立路径中移动数据的罕见程序之一。大多数数据科学家将这种特殊的媒介视为现有机器学习过程的一种高级附加和扩展方式,并利用它来解决复杂的日常问题。 完整答案
深度学习框架或工具是:Tensorflow、Keras、Chainer、Pytorch、Theano 和生态系统、Caffe2、CNTK、DyNetGensim、DSSTNE、Gluon、Paddle、Mxnet、BigDL 完整答案
深度学习有一些缺点是: 深度学习模型需要更长的时间来执行模型。在某些情况下,执行单个模型甚至需要几天时间,具体取决于复杂性。深度学习模型不适合小数据集,在这里就失败了。 完整答案
在神经网络中,权重初始化是必不可少的因素之一。错误的权重初始化会阻止网络学习。另一方面,良好的权重初始化有助于实现更快的收敛和更好的整体误差。偏差可以初始化为零。设置权重的标准规则是接近于零而不会太小。 完整答案
数据规范化是一个基本的预处理步骤,用于重新调整值以适应特定范围。它确保在反向传播期间更好地收敛。通常,数据归一化归结为减去每个数据点的平均值并除以其标准差。 完整答案
如果网络中的权重集为零,那么每一层的所有神经元将在反向传播期间开始产生相同的输出和相同的梯度。结果是网络根本无法学习,因为神经元之间没有不对称的来源。这就是为什么需要在权重初始化过程中添加随机性的原因。 完整答案
开始深度学习有一些基本要求,它们是: 机器学习数学Python编程 完整答案
深度学习中监督学习算法有: 人工神经网络卷积神经网络递归神经网络 完整答案
深度学习中的无监督学习算法有: 自组织地图深度信念网络(玻尔兹曼机)自动编码器 完整答案
神经网络有以下几层: 输入层 - 输入层包含向隐藏层发送信息的输入神经元。隐藏层 - 隐藏层用于将数据发送到输出层。输出层 - 数据在输出层可用。 完整答案
激活函数用于将非线性引入神经网络,使其可以学习更复杂的函数。如果没有激活函数,神经网络将只能学习函数,这是其输入数据的线性组合。激活函数将输入转换为输出。激活函数负责决定一个神经元是否应该被激活。它通过计算加权和并进一步添加偏差来做出决定。激活函数的基本目的是将非线性引入神经元的输出。 完整答案
机器学习有以下种激活函数可用: Binary StepSigmoidTanhReLULeaky ReLUSoftmaxSwish 完整答案
二元阶跃函数是一种激活函数,通常基于一个阈值。如果输入值高于或低于特定阈值限制,则激活神经元,然后将相同的信号发送到下一层。此功能不允许多值输出。 完整答案
sigmoid 激活函数也称为逻辑函数。它传统上是一种流行的神经网络激活函数。函数的输入数据被转换为 0.0 和 1.0 之间的值。远大于 1.0 的输入值将转换为值 1.0。同样,远小于 0.0 的值将转换为 0.0。所有可能输入的函数形状都是从零到 0.5 到 1.0 的 S 形。这是 1990 年代初期神经网络上使用的默认激活。 完整答案
双曲正切函数,也简称为tanh,是一种形状相似的非线性激活函数。它提供介于 -1.0 和 1.0 之间的输出值。在 1990 年代后期和 2000 年代,这个函数比 sigmoid 激活函数更受欢迎。它更容易训练并且通常具有更好的预测性能。 完整答案
实现激活函数的节点或单元称为整流线性激活单元或简称ReLU。通常,对隐藏层使用整流器功能的网络称为整流网络。ReLU 的采用很容易被认为是深度学习革命中为数不多的里程碑之一。 完整答案
Leaky ReLU(LReLU 或 LReL)管理函数以在输入小于零时允许小的负值。 完整答案
softmax 函数用于计算事件在“n”个不同事件上的概率分布。使用 softmax 的主要优点之一是输出概率范围。范围将在 0 到 1 之间,并且所有概率的总和将等于 1。softmax函数用于多分类模型时,返回每个类的概率,目标类的概率很高。 完整答案
Swish 是一种新的自门控激活函数。谷歌的研究人员发现了 Swish 功能。根据他们的论文,它比 ReLU 表现更好,具有相似的计算效率水平。 完整答案
Relu 函数是最常用的激活函数。它帮助我们解决消失梯度问题。 完整答案
不可以,Relu 函数必须在隐藏层中使用。 完整答案
输出层必须使用 Softmax 激活函数。 完整答案
自编码器是一种人工神经网络。它可以在没有任何监督的情况下学习一组数据的表示。网络通过将输入复制到输出来自动学习; 通常,互联网表示由比输入向量更小的维度组成。因此,他们可以学习表示数据的有效方法。自动编码器由两部分组成; 编码器尝试将输入拟合到内部表示,而解码器将内部状态转换为输出。 完整答案
Dropout 是一种廉价的调节技术,用于减少神经网络中的过度拟合。我们在每个训练步骤中随机删除一组节点。因此,我们为每个训练案例创建不同的模型,并且所有这些模型共享权重。这是模型平均的一种形式。 完整答案
张量只不过是在深度学习中表示数据的事实。它们只是多维数组,它允许我们表示具有更高维度的数据。通常,我们处理高维数据集,其中维度指的是数据集中存在的不同特征。 完整答案
玻尔兹曼机(也称为具有隐藏单元的随机 Hopfield 网络)是一种递归神经网络。在玻尔兹曼机中,节点做出带有一定偏差的二元决策。玻尔兹曼机器可以串在一起以创建更复杂的系统,例如深度信念网络。玻尔兹曼机可用于优化问题的解决方案。 关于玻尔兹曼机的一些要点: 它使用循环结构。它由随机神经元组成,包括两种可能状态之一,1 或 0。其中存在的神经元处于自适应状态(自由状态)或钳制状态(冻结状态)。如果应用模拟退火或离散 Hopfield 网络,那么它将成为玻尔兹曼机。 完整答案
深度学习神经网络的容量控制着它可以学习的映射函数类型的范围。模型容量可以逼近任何给定的函数。当模型容量越高时,意味着可以在网络中存储的信息量越大。 完整答案
成本函数描述了神经网络在给定训练样本和预期输出方面的表现。它可能取决于权重和偏差等变量。它提供了整个神经网络的性能。在深度学习中,我们的首要任务是最小化成本函数。这就是为什么我们更喜欢使用梯度下降的概念。 完整答案
随机梯度下降随机梯度下降用于计算梯度并仅使用单个训练示例更新参数。批量梯度下降批量梯度下降用于计算整个数据集的梯度,并在每次迭代中只执行一次更新。小批量梯度下降小批量梯度下降是随机梯度下降的一种变体。使用小批量样本代替单个训练示例。小批量梯度下降是最流行的优化算法之一。 完整答案
小批量梯度下降的主要好处是: 与随机梯度下降相比,它的计算效率更高。它通过找到平坦的最小值来提高泛化能力。它通过使用小批量来提高收敛性。可以近似整个训练集的梯度,这可能有助于避免局部最小值。 完整答案
逐元素矩阵乘法用于获取两个相同维度的矩阵。它进一步产生另一个组合矩阵,其元素是矩阵 a 和 b 的对应元素的乘积。如下图所示: 完整答案
卷积神经网络,通常称为 CNN,是一种前馈神经网络。它至少在其中一层使用卷积。卷积层包含一组过滤器(内核)。这个过滤器在整个输入图像上滑动,计算过滤器的权重和输入图像之间的点积。作为训练的结果,网络会自动学习可以检测特定特征的过滤器。 完整答案
在 CNN(卷积神经网络)中我们应该了解四个分层概念: 卷积 - 层由一组独立的过滤器组成。所有这些过滤器都是随机初始化的。这些过滤器然后成为我们的参数,随后将由网络学习。ReLU - ReLu 层与卷积层一起使用。汇集 - 它减小了表示的空间大小,以减少网络中的参数数量和计算量。该层独立地对每个特征图进行操作。完整的集合 - 如在常规神经网络中所见,完全连接层中的神经元与前一层中的所有激活具有完全连接。它们的激活可以很容易地通过矩阵乘法和偏置偏移来计算。 完整答案
RNN 代表循环神经网络。这些是人工神经网络,旨在识别数据序列中的模式,例如手写、文本、口语、基因组和数字时间序列数据。RNN 使用反向传播算法进行训练,因为它们具有内部记忆。RNN 可以记住有关他们收到的输入的重要信息,这使他们能够非常精确地预测接下来会发生什么。 完整答案
循环神经网络使用反向传播算法进行训练,但它应用于每个时间戳。它通常被称为时间反向传播(BTT)。反向传播有两个重要问题,例如:消失梯度当我们执行反向传播时,梯度往往会变得越来越小,因为我们在网络中不断向后移动。因此,如果我们将前一层的神经元与后一层的神经元进行比较,它的学习速度会非常慢。前一层更有价值,因为它们负责学习和检测简单的模式。它们是网络的构建块。如果它们提供不正确或不准确的结果,那么我们如何期望下一层和完整的网络能够很好地执行并提供准确的结果。训练过程冗长,模型的预测准确性降低。爆炸梯... 完整答案
LSTM 代表长期短期记忆。它是一种人工RNN(循环神经网络)架构,用于深度学习领域。LSTM 具有反馈连接,使其成为“通用计算机”。它不仅可以处理单个数据点,还可以处理整个数据序列。它们是一种特殊的 RNN,能够学习长期依赖。 完整答案
自编码器包含三层: 编码器编码器用于将输入压缩为潜在空间表示。它将输入图像编码为降维的压缩表示。压缩后的图像是原始图像的变形版本。代码代码层用于表示馈送到解码器的压缩输入。解码器解码器层将编码图像解码回其原始尺寸。解码图像是原始图像的简化重建。它是从潜在空间表示中自动重建的。 完整答案
深度自动编码器是简单自动编码器的扩展。DeepAutoencoder 中的第一层负责原始输入中的一阶函数。第二层负责与一阶函数出现的模式对应的二阶函数。深度自动编码器中可用的更深层往往甚至可以学习高阶特征。 深度自编码器是两个对称深度置信网络的组合: 前四个或五个浅层代表编码的一半。四层或五层的其他组合构成了解码的一半。 完整答案
建立假设结构的过程涉及三个具体行动。 第一步包含算法开发。这个特殊的过程是漫长的。第二步包含算法分析,它代表了过程中的方法。第三步是关于在最后的过程中实现通用算法。整个框架是相互关联的,并且在整个过程中都是必需的。 完整答案
感知器是一个神经网络单元(人工神经元),它执行某些计算以检测特征。它是一种用于监督学习二元分类器的算法。该算法用于使神经元一次学习和处理训练集中的元素。 有两种类型的感知器: 单层感知器 - 单层感知器只能学习线性可分的模式。多层感知器 - 具有两层或多层的多层感知器或前馈神经网络具有更高的处理能力。 完整答案