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

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)點和缺點，基本上應(yīng)該適應(yīng)場景！3、基本算法數(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)返回等等！首先，這要看基礎(chǔ)，如數(shù)學(xué)、軟件、算法、架構(gòu)、心理學(xué)、自動化等，腦科學(xué)，統(tǒng)計學(xué)等等。

其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預(yù)報、語音語義學(xué)、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個領(lǐng)域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學(xué)碰撞診斷的人需要學(xué)習(xí)一些影像學(xué)知識。

需要找一位有學(xué)問的專業(yè)老師，如果自學(xué)，就必須進入專業(yè)交流圈。

人工智能該如何學(xué)起？

Relu是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的正向傳播中，激活函數(shù)是不可避免的。因此，在反向傳播調(diào)整過程中，還需要根據(jù)鏈導(dǎo)數(shù)規(guī)則調(diào)整relu的偏差或梯度。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每兩層神經(jīng)元的權(quán)重根據(jù)梯度進行調(diào)整。梯度調(diào)整的幅度和方向取決于激活函數(shù)后前一層神經(jīng)元的輸入值a和激活函數(shù)前后一層神經(jīng)元輸出值的偏差。relu的逆導(dǎo)數(shù)是神經(jīng)元輸出的偏差（在進入激活函數(shù)之前）。relu的偏差請參考我的文章《BP反向傳播算法的思考與直觀理解——卷積小白的隨機世界》

例如，當(dāng)L1層的偏差為m時，則relu后的L層的偏差為m*Wij。如果此時，relu之前的l層的輸出為Zi。如果Zi小于0。那么，L層神經(jīng)元通過relu前的偏差為0；如果Zi大于0。那么，relu之前的L層的偏差是m*Wij。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)relu怎么反向求導(dǎo)？

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)。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。