深度学习算法工程师笔试题

谈一下我今天参加完后的感受吧，首先神经网络很重要，他们也很关注这个方面的应用。还有就是很深厚的数学背景，对矩阵，线代，和概率论等知识考察的比较多。

一、简答题

1、目前深度神经网络有哪些成功的应用，简述其适用原因。

2、不同进程之间进行通信的方式有哪些？（至少列出三种）

管道（pipe）、命名管道（named pipe）、信号（signal）、信号量（semaphore）、套接字（socket）、消息队列（message queue）、共享内存和内存映射（mapped memeory）。

3、有N个样本，每个样本都是D维的，使用KNN分类算法，采用欧式距离，（1）其时间复杂度为多少？（2）当N很大时，可以使用什么方法进行优化？（3）K的值对预测的方差和偏差的影响是什么？

现在看来N应该是训练集的样本数，时间复杂度是指的分类一个样本需要的时间。

（1）KNN分类的的思想是，计算待分类样本与训练集中所有样本的距离，找出距离最小的k个，计算那个标签出现的次数最多，将出现最多的标签作为样本的标签。计算距离的复杂度是O(M*D)，排序最快得是O（M*log(M）），找出现最多的标签的复杂度是K。因此总的时间复杂度是O(N*D+N*log(N)+K))。

（2）KNN比较费时的步骤在于要计算与训练集中每一个样本的距离，为了减少计算量，可以每次从训练集中随机地选取一部分样本进行，作为分类的依据。假设每次取T个点，则时间复杂度变为O((T*D+T*log(T)+K))。当N很大时，选取的T可以远远小于N。

（3）记样本的真实标签为Y，分类结果记为X，X是随机变量，可以取训练集中所有出现的类标签。

如果K=N，则任意Y，X|Y=训练集中包含样本数最多的类的标签。

如果K=1，则分类结果是离待分类样本最近的训练集中的样本的类的标签。

现在，仍然没有梳理出这里的方差和偏差指的是什么？

二、算法与程序设计题

1、给定数组A=(n可变)，请输出所有的组合。

思路是，首先将从小到大排序，记包含k个元素组合的集合为G(k)。

如果知道G(k-1)，则采用以下方式生成G(k)： U。

2、数组A中相邻两个数的差的绝对值为1，如，给定某一个数字t,求其在数组中的位置。

思路是，用一指针p遍历数组，首先计算当前位置与t的绝对值s，然后移动到p+s处，比较p+s指的元素与t是否相等，若相等，输出当前下标，若不相等，重复计算绝对值、移动，比较步骤。

3、布丰投针问题。平面上有一组距离为d的平行线，向其上任意地投一根长为l（l

答案为2*l/(pi*d).

三、系统设计题

1、神经网络模型，要求计算1、2、3层的两个偏导数。

2、K-means聚类算法，

（1）请写出目标优化函数。

sum_ sum_ dist(x,c_i)

其中C_i表示属于第i簇的点的集合，c_i表示C_i的质心。

（2）常用的终止条件有哪些？

质心不再发生变化，或者只有1%的点属于的簇发生了变化。

（3）结合K-means，描述EM算法的基本原理和步骤。

（4）使用MPI 或MapReduce，如何进行并行。