《深度学习》专题

神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合 神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。 想了解本书选择的观点的更多细节，请看这里。或者直接跳到第一章 开始

译者：bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块：仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。 仿射映射 深度学习的核心组件之一是仿射映射，仿射映射是一个关于矩阵A和向量x，b的*f(x)*函数，如下所

使用慧编程的机器学习功能可以实现人脸识别，当识别到“女士”，广播消息“笑”并等待，光环板接收到广播消息，露出笑脸，否则，广播消息“生气”并等待，光环板亮红灯。此功能可应用于智能家居系统，当识别到主人回家时，大门自动打开，当识别到陌生人时，开启警铃。 训练模型 1. 选择“角色”，点击积木区下方的“＋”，添加扩展“机器学习”。 2. 选中机器学习积木，点击“训练模型”，在训练模型界面点击“新建模型”

也许这是一个过于笼统的问题，但谁能解释什么会导致卷积神经网络发散？ 规格： 我正在使用Tensorflow的iris_training模型和我自己的一些数据，并不断获得 错误：张量流：模型因损失=NaN而发散。 追踪。。。 tensor flow . contrib . learn . python . learn . monitors . nanlosduring training error:

torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺

Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera

停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很

全程拷打项目（因为项目是和tf与机器学习相关的） 手写conv2D的计算函数（因为项目里有个conv3D相关的tf算子，但是没有写出来） 手写nms算法（写得很慢，之前又因为也是做项目，没有仔细研究源码） 之前使用opencl比较多，cuda使用得比较少，而且机器学习相关的算法也不是很精通，第二天就挂了

8.26 测评 9.14 笔试 9.21 一面 自我介绍 项目介绍（细节深挖） BN层参数的作用 吸BN操作 样本不均衡问题 小目标问题 双线性插值（边界考虑） GAN网络能否落地 怎样提高特殊目标（电线杆、树）等目标的检测精度 反问 9.22 二面 自我介绍 项目介绍 编程能力和管理能力打分 团队管理方面（好多问题） 责任心考虑 地点考虑 期望薪资 offer考虑 互联网公司投递情况 为找工作做

开场介绍面试环节，科研项目考察+coding+反问，先吟诵自我介绍 问项目环节，本来以为是类似互联网大厂聊项目拷打深挖细节，结果是考察项目涉及的模型/算法相关的八股 先狠狠灌注了一波transformer八股： - 介绍transformer架构整体特点 - 描述残差连接的细节、作用是？为什么有效？解释原理 - 为什么用LayerNorm，有什么好处 - transformer并行计算的能力体现在

一面 一 自我介绍 二 详细介绍论文 问的还挺详细的（从数据的处理，到动机，到模型结构） 三 简历项目 问了问softmax怎么写（其实是在问我 怎么防止值溢出） 。。。然后长鑫断网了，后面电话聊了几分钟，说我的方向还挺match的，跟他们。 25min左右 二面 感觉有点像HR面（对简历上的东西，面试官都是持一种质疑的态度） like: 你比别人的优势是什么呢？你为什么投这个岗位？ 懂大模型嘛？

我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector

本文向大家介绍深度学习应用领域的共性？相关面试题，主要包含被问及深度学习应用领域的共性？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 常用于图像、语音、自然语言处理等，这些领域有一个共性就是局部相关性，像素点组成图像，单词组成句子，这些特征元素一旦被打乱，表示的含义同时会发生变化，对于没有这种局部相关性的数据集，不适合用深度学习算法进行处理