神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？是怎樣的？反向傳播算法是一個深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用來修改每層神經(jīng)元的權(quán)值或卷積核參數(shù)，以達(dá)到減小正誤差

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用來修改每層神經(jīng)元的權(quán)值或卷積核參數(shù)，以達(dá)到減小正誤差的目的，當(dāng)經(jīng)過一輪反向傳播后，正誤差很小，達(dá)到可接受的水平時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才穩(wěn)定訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點。

深度學(xué)習(xí)有幾個特點。一是觸動人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識和實踐創(chuàng)新的研究。

機器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點和適應(yīng)場景應(yīng)該基本清楚

3基本的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)返回等

想起來不難有毅力，想起來難但不堅持！