1）什么是深度学习？
如果你正在参加深度学习面试，那么你肯定知道深度学习到底是什么。然而，这个问题的面试官希望你能够给出一个详细的答案，并且附上一个例子。深度学习涉及到处理大量的结构化或非结构化数据，并使用复杂的算法来训练神经网络。它执行复杂的操作来提取隐藏的模式和特征（例如，区分猫和狗的图像）。
举个例子，深度学习可以用于计算机视觉中的图像分类任务。假设我们有一组图像，其中既包含猫的图片，也包含狗的图片。我们希望训练一个神经网络来识别这些图片中的猫和狗。首先，我们需要将这些图像转换成数字数据，并将它们输入到神经网络中进行训练。神经网络通过多次反复训练来提高自己的准确性，并通过不断地微调参数来提取图像中的特征，最终学会区分猫和狗的图像。这个过程中，深度学习算法可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等技术来提高分类准确率。
2）人工智能、机器学习和深度学习之间的主要区别是什么？
AI代表人工智能，它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经验进行改进。
深度学习是机器学习的一部分，它使得多层神经网络的计算成为可能。它利用神经网络来模拟类似于人类决策的过程。
3）区分有监督和无监督的学习。
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，为以后的数据处理提供学习基础。
无监督过程不需要显式标注信息，无需标注信息即可进行操作。 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隐藏的模式或数据分组。
4）深度学习有哪些应用？
深度学习有多种应用：
计算机视觉
自然语言处理与模式识别
图像识别与处理
机器翻译
情绪分析
问答系统
对象分类和检测
自动手写生成
自动文本生成。
5）你认为深度网络比浅层网络好吗？
浅层和深层网络都足够好，并能够近似任何函数。但是对于相同的精度水平，深层网络在计算和参数数量方面可以更加高效。深层网络可以创建深层表示。在每一层，网络都学习输入的新的、更抽象的表示。
6）“过拟合”是什么意思？
过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过度拟合于特定的数据模式时。当特定算法非常适合数据并且表现出高方差和低偏差时，过拟合也会出现。
7）什么是反向传播？
这是深度学习面试中最常被问到的问题之一。反向传播是一种改善网络性能的技术。它反向传播误差并更新权重以减小误差。
反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法。它将误差信息从网络末端传递到网络内所有的权重上，使得梯度的计算更加高效。
反向传播可以分为以下几个步骤：
前向传播：将训练数据通过网络进行正向传递以生成输出。
使用目标值和输出值计算关于输出激活的误差导数。
反向传播：计算关于前一层输出激活的误差导数，并持续向后传递至所有隐藏层。
利用先前计算出的关于输出和所有隐藏层的导数来计算关于权重的误差导数。
更新权重。
8）傅立叶变换在深度学习中的作用是什么？
傅里叶变换软件包非常高效，可用于分析、维护和管理大型数据库。该软件具有高质量的特殊描绘功能。人们可以有效地利用它生成实时的数组数据，这对于处理所有类型的信号非常有帮助。
9）什么是深度学习框架或工具？
深度学习框架或工具包括：
TensorFlow、Keras、Chainer、PyTorch、Theano & Ecosystem、Caffe2、CNTK、DyNet、Gensim、DSSTNE、Gluon、Paddle、MxNet、BigDL。
10）深度学习的缺点是什么？
以下是深度学习的一些缺点：
深度学习模型需要更长的时间来执行模型。 在某些情况下，根据复杂性，执行单个模型甚至需要几天时间。
深度学习模型对于小数据集效果不佳，深度学习中的网络需要大量数据才能很好地训练。
深度学习概念有时实施起来可能很复杂，在许多情况下，很难实现高模型效率。
11）神经网络中“权重初始化”的含义是什么？
在神经网络中，权重初始化是一个非常重要的因素。不良的权重初始化会阻止网络学习，而良好的权重初始化可以加速收敛并提高整体的误差表现。偏置可以初始化为零。设置权重的标准规则是使它们接近于零，但不要过小。
12）解释 Data Normalization。
数据标准化（归一化）是一个重要的预处理步骤，用于重新调整数值范围以适应特定的范围。它可以确保在反向传播期间实现更好的收敛性。一般来说，数据归一化的核心是对每个数据点减去均值，然后除以其标准差。
标准化和重构数据的过程称为“数据归一化”。它是一种预处理步骤，用于消除数据冗余。通常，数据以不同的格式出现，但包含相同的信息。在这些情况下，应该重新调整值，使其适合特定的范围，从而实现更好的收敛。
13）为什么零初始化不是一种好的权重初始化过程？
如果网络中的权重集合被设置为零，则每个层中的所有神经元都将开始产生相同的输出和相同的反向传播梯度。因此，网络不能学习，因为神经元之间没有任何不对称性的来源。这就是为什么我们需要在权重初始化过程中添加随机性的原因。
14）深度学习中有哪些监督学习和无监督学习算法？
监督学习：Artificial neural network、Convolution neural network、Recurrent neural network
无监督学习：Self Organizing Maps、Deep belief networks (Boltzmann Machine)、Auto Encoders
15）激活函数有什么用？
激活函数用于将非线性引入神经网络，使其能够学习更复杂的函数。如果没有激活函数，神经网络只能学习其输入数据的线性组合函数。
激活函数将输入转换为输出。激活函数负责决定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策。激活函数的基本目的是将非线性引入神经元的输出。
16）有多少种类型的激活函数可用？
Binary Step
Sigmoid
Tanh
ReLU
Leaky ReLU
Softmax
Swish
17）什么是 softmax 函数？
softmax 函数用于计算 n 个不同事件的概率分布。使用 softmax 的主要优点之一是输出概率的范围。范围将在0到1之间，所有概率之和将等于一。当 softmax 函数用于多分类模型时，它返回每个类的概率，目标类将具有较高的概率。
18）最常用的激活函数是什么？
Relu 函数是最常用的激活函数。 它帮助我们解决梯度消失问题，它具有简单的数学表达式和快速的计算速度。
19）输出层可以用 Relu 函数吗？
可以使用 ReLU 函数作为输出层的激活函数，但这通常仅适用于特定类型的问题，例如回归问题。在分类问题中，通常使用 Softmax 函数作为输出层的激活函数，因为它可以产生归一化的概率分布。在使用 ReLU 函数作为输出层激活函数时，通常需要在输出层添加一个线性层来映射激活函数的输出到所需的输出空间。
20）你对 AutoEncoder 的理解是什么？
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，内部表示的维度比输入向量小。因此，它们可以学习表示数据的有效方法。自编码器由两个部分组成：编码器试图将输入拟合到内部表示中，解码器将内部状态转换为输出。
21）Dropout 是什么意思？
Dropout 是一种低成本的正则化技术，用于减少神经网络中的过拟合。我们在每个训练步骤中随机丢弃一组节点。因此，我们为每个训练案例创建一个不同的模型，并且所有这些模型共享权重。这是一种模型平均的形式。
22）你对张量的理解是什么？
张量（Tensor）就是在深度学习中表示数据的一种标准。它们是多维数组，允许我们表示具有更高维度的数据。一般来说，我们处理高维数据集，其中各个维度指的是数据集中不同的特征。
23）你对玻尔兹曼机的理解是什么？
Boltzmann机（也称具有隐藏单元的随机 Hopfield 网络）是一种循环神经网络。在 Boltzmann 机中，节点带有一些偏差进行二元决策。Boltzmann 机可以串联在一起，创建更复杂的系统，如深度置信网络。Boltzmann 机可以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，其中包括两种可能状态之一，即1或0。
存在于其中的神经元处于自适应状态（自由状态）或固定状态（冻结状态）。
如果我们应用模拟退火或离散 Hopfield 网络，则它将成为 Boltzmann Machine。
24）What is the cost function?
代价函数描述了神经网络在给定训练样本和期望输出方面的表现好坏，它可能依赖于变量，例如权重和偏差。代价函数提供了神经网络的整体性能。在深度学习中，我们的优先任务是最小化代价函数，这就是我们喜欢使用梯度下降法的原因。
25）Explain gradient descent?
梯度下降是一种优化算法，它通过沿着负梯度指定的最陡下降方向重复移动来最小化某个函数。它是一个迭代算法，每次迭代中，我们计算代价函数相对于每个参数的梯度，并通过以下公式更新函数的参数：
其中，是参数向量，
是学习率，
是代价函数。
在机器学习中，梯度下降用于更新我们模型的参数。 这些参数代表线性回归中的系数和神经网络中的权重。
26）解释梯度下降的以下变体：随机、批量和小批量？
随机梯度下降法：随机梯度下降法使用单个训练样本计算梯度并更新参数。
批量梯度下降法：批量梯度下降法用于计算整个数据集的梯度，并在每次迭代中执行一次更新。
小批量梯度下降法：小批量梯度下降法是随机梯度下降法的一种变体。它使用小批量的样本进行训练。小批量梯度下降法是最流行的优化算法之一。
27）小批量梯度下降的主要好处是什么？
相比随机梯度下降法，它在计算效率上更高。
它通过找到平坦的极小值来提高泛化能力。
它通过使用小批量来提高收敛性。我们可以近似计算整个训练集的梯度，这可能有助于避免局部极小值。
28）你对卷积神经网络的理解是什么？
卷积神经网络通常称为 CNN，是一种前馈神经网络。它在至少一层中使用卷积。卷积层包含一组滤波器（卷积核）。该滤波器在整个输入图像上滑动，计算滤波器权重和输入图像之间的点积。在训练的过程中，网络会自动学习可以检测特定特征的滤波器。
29）什么是循环神经网络？
RNN 代表循环神经网络（Recurrent Neural Networks），它们是专门设计用于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的人工神经网络。RNN 使用反向传播算法进行训练，因为它们具有内部存储器。RNN可以记住有关其接收到的输入的重要信息，从而使它们能够非常精确地预测接下来会发生什么。
30）在循环网络中训练时面临哪些问题？
循环神经网络使用反向传播算法进行训练，但是该算法会在每个时间戳上应用。这通常被称为“透过时间的反向传播”（Back-propagation Through Time，BTT）。反向传播存在两个重要问题：
梯度消失：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，如果将较早层的神经元与较晚层的神经元进行比较，那么较早层的神经元学习得非常缓慢。较早层是更有价值的，因为它们负责学习和检测简单的模式，是网络的基本构建块。如果它们提供不正确或不准确的结果，那么我们如何指望后续层和整个网络表现良好并提供准确的结果。训练过程需要很长时间，而模型的预测准确性会降低。
梯度爆炸：当大量的误差梯度积累时，梯度爆炸是主要问题。它会在训练期间对神经网络模型权重进行非常大的更新。当更新小而受控制时，梯度下降过程最有效。当梯度的幅度累积时，可能会出现不稳定的网络。这可能导致结果预测不良，甚至是报告无用信息的模型。
31）解释 LSTM 的重要性。
LSTM 是长短时记忆网络的缩写，是一种用于深度学习的人工循环神经网络结构。LSTM 具有反馈连接，使其成为一台“通用计算机”。它不仅能处理单个数据点，还能处理整个数据序列。
LSTM 是一种特殊类型的 RNN，能够学习长期依赖关系。它使用一个记忆单元和一组门来控制信息的流入和流出。门由 sigmoid 神经网络层和点乘操作组成，使网络能够有选择地忘记或记住每个时间步的信息。这使得 LSTM 能够长时间保留信息，避免传统 RNN 中常见的梯度消失问题。
LSTM 广泛用于语音识别、语言翻译和图像字幕等任务，其中长期依赖关系对于实现高精度至关重要。
32）你对感知器的理解是什么？
感知机是一种神经网络单元（人工神经元），可以进行某些计算以检测特征。它是用于二元分类器的监督学习算法。此算法用于使神经元逐个学习和处理训练集中的元素。有两种类型的感知机：
单层感知机：单层感知机只能学习线性可分模式。
多层感知机：具有两个或更多层的多层感知机或前馈神经网络具有更高的处理能力。
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