一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。
卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下：
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
编者按：本文接上期禅与奶罩识别艺术（上），作者 Kaiser，景略集智总经理，原文载于集智网专栏，雷锋网 AI 研习社已获授权。 过拟合/欠拟合 之前介绍了卷积提取边缘特征的基本原理，但这还远远不
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
训练一个庞大的深层卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张1000种不同类别的高分辨率图像进行分类。在测试数据上，top-1和top-5的误差率分别为37.5%和17%，这比以往的先进水平都要好得多。它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。使用非饱和神经元和GPU加速加快训练速度，并采用dropout正则化方法来减少全连接层中的过拟合，取得了不错的实验效果。同时，在ILSVRC-2012比赛中加入了该模型的一个变式，以15.3%的top-5误差率胜过第二的26.2%。
人工智能和深度学习很火，对应的职位其薪水和前景都很不错。很多人想转行从事这方面的研究，大部分都是靠自学相关的知识来进行入门和提升。网络上有很多资源可以用来学习深度学习相关的内容。但不幸的是，大多数资源在建立模型时候很少解释为什么这样构造会取得较好的效果，其根本原因在于目前深度学习相关的理论类似于一个黑匣子，暂时无法解释得清楚，只能通过实验来证明。此外，随着相关的深入研究，会出现一些新的发现，进而解释之前无法解释的内容。 深度学习相关的知识更新的特别快，需要时常关注相关的进展。本文将讨论深度学习中的一种常用技术——Dropout，通过阅读此文，你将清楚为什么Dropout在卷积神经网络模型中不再受到欢迎。
人工神经网络定义：由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，功能取决于网络的结构、连接强度及个单元处理方式。
我们知道，将具有不同配置的卷积神经网络模型组合可以减少过拟合，但代价是需要额外的训练和维护多个模型。
双流CNN通过效仿人体视觉过程，对视频信息理解，在处理视频图像中的环境空间信息的基础上，对视频帧序列中的时序信息进行理解，为了更好地对这些信息进行理解，双流卷积神经网络将异常行为分类任务分为两个不同的部分。单独的视频单帧作为表述空间信息的载体，其中包含环境、视频中的物体等空间信息，称为空间信息网络；另外，光流信息作为时序信息的载体输入到另外一个卷积神经网络中，用来理解动作的动态特征，称为时间信息网络，为了获得比较好的异常行为分类效果，我们选用卷积神经网络对获得的数据样本进行特征提取和分类，我们将得到的单帧彩色图像与单帧光流图像以及叠加后的光流图像作为网络输入，分别对图像进行分类后，再对不同模型得到的结果进行融合。双流卷积神经网络结构如下图所示：
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。它广泛应用于计算机视觉、语音处理等领域，在图像处理，语音识别方面具有非常强大的性能。针对计算机视觉任务，卷积神经网络能够很好的从大量的数据中做到特征的提取，并且降低网络的复杂度。
深度学习的发展不仅突破了许多视觉难题，也加速了计算机视觉领域相关技术的进步。本文主要从CV数据处理、CV模型（CNN）、CV模型训练流程以及CV模型集成对计算机视觉的基础知识和基本环节进行了讲解。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
【导读】近日，Rohan Thomas发布一篇博文，通俗地讲解了卷积神经网络的结构、原理等各种知识。首先介绍了卷积神经网络（CNN）和人工神经网络（ANN）的不同，然后详细解释了卷积神经网络的各种概念
参数共享机制 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合。
学完Python基础，研究机器学习，听说只需要调用scikit-learn库就可以了？
课程地址：https://web.stanford.edu/class/cs230/
选自Medium 作者：James Le 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天、蒋思源 近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。机器之心对本文进行了编译，原文链接请见文末。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机
导读：近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习。对于所有关于机器学习的讨论，很多人把机器学习能做什么与希望其做什么混为一谈。从
腾讯 AI Lab 和清华大学的这项研究表明，图神经网络无法做深由两个原因造成：过拟合 (Overfitting) 和过平滑（Oversmoothing）。为了解决这两个问题，文章提出了一种简洁但非常有效的方法：随机删边技术，DropEdge，极大提升了超深图卷积网络的训练效率和节点分类效果。值得注意的是，文章投稿到 openreview 的时候就引来了众多研究同行的关注。文章正式被接收后，图灵奖获得者 Yoshua Bengio 的团队成员 Petar Veličković（注意力图网络 GAT 的发明者）在 openreview 平台上也给与了关注与好评。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 （上篇） 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
神经元是神经网络中的基本处理单元，模拟生物神经元的功能。它接收输入，进行加权求和，然后通过一个激活函数生成输出。
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
新智元报道 来源：Google AI 编译：肖琴 【新智元导读】今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名
深度神经网络（DNNs）是通过学习示例来学习执行任务，而无需事先了解任务的连接系统。它们可以轻松扩展到数百万个数据点，并且可以通过随机梯度下降进行优化。
解析：正确答案A，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。
实际上，很少的人会训练整个卷积神经网络（使用随机的初始化），因为相对来说，很少有足够大的数据集可以用于训练。作为代替，常见的方式是在一个很大的数据集中预训练一个卷积神经网络（比如ImageNet，120万张1000类别图片），然后或者将这个训练后的网络参数作为初始化参数，或者直接作为一个特质提取器用于所关注的任务。三种常见的迁移学习类型如下所示：
来源 | Google AI 翻译 | 肖琴 【磐创AI导读】：本文授权转载自新智元，给大家分享介绍了谷歌的机器学习实践课程（图像分类）。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】最
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数 是定义在 上
本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
全连接层，输出的是一个一维向量,参数跟卷积层一样。一般将全连接置于卷积神经网络的后几层。权重值的初始化采用xavier,偏置初始化为0.
在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。
在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中，研究者们往往会走很多弯路，也会修复很多bug，但可以肯定的是，在机器学习的研究过程中，学到经验和知识的并不仅仅是机器，我们人类也积累的丰富的经验，本文就将给你几条最实用的研究建议。
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，CNN的下一个战场将是视频识别。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？ 卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。在图像处理中，卷积操作就是使用一个滑动窗口，在图像上从上到下，从左到右滑动，并对窗口里的像素进行加权平均。每滑动一下，就得出一个加权平均的结果，因此滑动的结果
作者：布奇·昆托（Butch Quinto） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。 分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。 无监督学习 无监督学习是一种机器学习任务，它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别. 在我们使用的mnist数据集中,一张分辨率仅仅是 28x28 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一 般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 因此将图片进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接 网络,这样看起来是一个很好的主意. 1:关于卷积 卷
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、
1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；
最近投了一堆机器学习/深度学习/计算机视觉方向的公司，分享一下自己的经验，希望对大家有帮助。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
之前了解的网络都是在全连接层加dropout层，防止模型过拟合。在看deepfm的模型的时候，发现在每一层都可以加入dropout层
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别.
卷积神经网络由输入层（input layer)、卷积层（convolution layer)、池化层（pooling layer)、全连接层（fully connected layer)和输出层（output layer)组成。
卷积神经网络CNN Convolutional Neural Networks是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系，从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它由若干卷积层和池化层组成，尤其在图像处理方面CNN的表现十分出色。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。
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