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深度学习面试100题(第16-20题)

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1、为什么引入非线性激励函数?

解析:

第一,对于神经网络来说,网络的每一层相当于f(wx+b)=f(w'x),对于线性函数,其实相当于f(x)=x,那么在线性激活函数下,每一层相当于用一个矩阵去乘以x,那么多层就是反复的用矩阵去乘以输入。根据矩阵...
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深度学习面试100题(第21-25题)

深度学习ddw 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 5 天前 • 来自相关主题


1.广义线性模型是怎被应用在深度学习中?

解析:

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs

深度学习从统计学角度,可以看做递归的广义线性模型。

广义线性模型相对于经典的线...
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深度学习面试100题(第26-30题)

深度学习ddw 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 4 天前 • 来自相关主题


26.神经网络中激活函数的真正意义?一个激活函数需要具有哪些必要的属性?还有哪些属性是好的属性但不必要的?

解析:

(1)非线性:即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础,保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。

(2)几乎处...
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求腾讯2017算法大赛数据

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反馈/帮助微博用户440757 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 27 次浏览 • 2 天前 • 来自相关主题

深度学习面试100题(第31-35题)

深度学习ddw 发表了文章 • 0 个评论 • 26 次浏览 • 1 天前 • 来自相关主题


31.梯度爆炸会引发什么问题?

解析:

在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会引起网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。

梯度爆炸导致学习过程不稳定。—《深度学习》,2016。

在循环...
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【内推】【网易】2019校招内推码:86YB131 有想法的小伙伴投一投

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内推tlren2 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 9 次浏览 • 10 小时前 • 来自相关主题

深度学习面试100题(第36-40题)

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深度学习ddw 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 13 次浏览 • 8 小时前 • 来自相关主题

好未来2019秋招内推开始啦!!!

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内推好未来 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 6 次浏览 • 5 小时前 • 来自相关主题

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