百面深度学习 算法工程师带你去面试

《百面机器学习：算法工程师带你去面试》是清华大学计算机系 1991 级校友诸葛越和她的团队所著的一本新书。这本书主要介绍了机器学习算法工程师的面试题目和解答，涵盖了机器学习的基础知识、常用算法、深度学习、自然语言处理等方面的内容。此外，书中还提供了一些实用的面试技巧和经验分享，对于准备从事机器学习算法工程师职业的人来说是一本非常有价值的参考书。

相关问题

算法工程师面试transformer

在算法工程师面试中，可能会遇到有关Transformer模型的问题。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。以下是一些可能被问到的问题及其答案：

1. 请简要介绍一下Transformer模型。
Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中取得了巨大成功。它由编码器和解码器两个部分组成，每个部分都包含了多个注意力机制层。编码器负责将输入序列转换为一个抽象的表示，解码器则根据这个表示生成目标序列。Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，通过全局关注输入序列中的所有位置，从而能够处理长距离依赖关系。

2. Transformer模型中的非线性来自哪里？
Transformer模型中的非线性主要来自于激活函数，其中一种常用的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Unit）。GELU激活函数在ReLU的基础上增加了随机因素，这使得输入值越小越容易被“mask”掉，从而引入了非线性。通过这种激活函数，Transformer模型能够更好地处理不同位置的特征。

3. 在Transformer模型中，self-attention是如何实现的？
在Transformer模型中，self-attention是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性得到的。具体来说，通过对输入序列中的每个位置进行线性变换，得到查询（query）、键（key）和值（value）三个向量。然后，通过计算查询向量与键向量的点积，并经过softmax归一化，得到每个位置与其他位置的注意力权重。最后，将注意力权重与值向量相乘并求和，得到最终的输出。

综上所述，算法工程师面试中可能会涉及到Transformer模型的基本原理、非线性来源以及self-attention的实现方式。

自动驾驶算法工程师面试

自动驾驶算法工程师的面试主要涉及以下几个方面：规划算法、控制算法、决策算法和几何问题。

在规划算法方面，面试官可能会询问你对路径规划和轨迹生成的理解，以及你在实际项目中如何应用这些算法。他们可能会要求你解释A*算法、Dijkstra算法或RRT算法等路径规划算法的原理，并要求你在特定场景下设计一个规划算法。

控制算法是自动驾驶系统的核心部分，面试官可能会要求你解释PID控制器、模型预测控制（MPC）或深度强化学习等控制算法的原理，并要求你设计一个控制算法来实现特定的行驶任务。

决策算法是自动驾驶系统中负责做出决策的部分，面试官可能会提问关于行为规划、交通场景理解和对象检测等方面的问题。他们可能会要求你解释马尔可夫决策过程（MDP）、强化学习或者基于规则的决策算法，并要求你设计一个决策算法来应对特定的交通场景。

此外，几何问题也是面试中的常见考点。面试官可能会要求你解决一些几何相关的问题，例如判断直线相交、点和三角形的关系、计算曲率等。

综上所述，自动驾驶算法工程师的面试将涵盖规划算法、控制算法、决策算法和几何问题。你需要对这些方面有深入的了解，并在实际项目中能够运用这些算法来解决自动驾驶系统的挑战。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自动驾驶算法/规划决策控制算法面经汇总、学习路线、面经心得](https://blog.csdn.net/qq_41667348/article/details/127514574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]