百面深度学习 算法工程师带你去面试
时间: 2023-10-29 13:08:13 浏览: 61
《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。
图像识别算法工程师面试题
根据提供的引用内容,图像识别算法工程师面试题可能涉及以下几个方面:
1. 图像处理和计算机视觉基础知识:面试官可能会问到图像处理和计算机视觉的基本概念、常用算法和技术,例如图像滤波、边缘检测、特征提取等。
2. 目标检测和识别算法:面试官可能会询问你对目标检测和识别算法的了解,例如常用的目标检测算法(如RCNN、YOLO等)和人脸识别算法(如Eigenfaces、LBPH等)。
3. 深度学习和神经网络:面试官可能会问到深度学习和神经网络在图像识别中的应用,例如卷积神经网络(CNN)的原理和常见的网络架构(如AlexNet、VGG、ResNet等)。
4. 数据集和评估指标:面试官可能会询问你在图像识别任务中使用过的数据集和评估指标,例如常用的图像数据集(如ImageNet、COCO等)和评估指标(如准确率、召回率、F1-score等)。
5. 实际项目经验:面试官可能会要求你分享你在图像识别算法方面的实际项目经验,例如你在某个项目中使用了哪些算法和技术,遇到了哪些挑战,如何解决等。
以下是一个范例回答:
图像识别算法工程师面试题通常涉及以下几个方面:
1. 图像处理和计算机视觉基础知识:了解图像处理和计算机视觉的基本概念和常用算法,如图像滤波、边缘检测、特征提取等。
2. 目标检测和识别算法:熟悉常用的目标检测算法,如RCNN、YOLO等,以及人脸识别算法,如Eigenfaces、LBPH等。
3. 深度学习和神经网络:了解深度学习和神经网络在图像识别中的应用,如卷积神经网络(CNN)的原理和常见的网络架构,如AlexNet、VGG、ResNet等。
4. 数据集和评估指标:熟悉常用的图像数据集,如ImageNet、COCO等,以及评估指标,如准确率、召回率、F1-score等。
5. 实际项目经验:分享在图像识别算法方面的实际项目经验,包括使用的算法和技术,遇到的挑战以及解决方法。
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