一文掌握！人工智能深度学习面试题必备知识

一、深度学习基础概念

（一）神经网络架构

说起深度学习，神经网络是绕不开的核心。像多层感知机（MLP），它算是比较基础的神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成，层与层之间通过权重连接。你可以把它想象成一个信息处理工厂，数据从输入层进入，在隐藏层经过一系列复杂运算，最后从输出层给出结果。

还有卷积神经网络（CNN），这在图像、视频处理领域可是大明星。CNN 有卷积层、池化层等特殊结构。卷积层通过卷积核在图像上滑动来提取特征，就像拿着一个放大镜在图片上找各种图案；池化层则负责压缩数据，在保留关键特征的同时减少数据量，提升运算效率。

（二）激活函数

激活函数给神经网络赋予了非线性特性。比如 sigmoid 函数，它能把输入值映射到 0 到 1 之间，在早期神经网络中用得很多。但它有梯度消失问题，也就是在网络深度增加时，梯度在反向传播过程中会越来越小，导致训练困难。

ReLU（修正线性单元）就解决了这个问题，它简单粗暴，输入大于 0 时直接输出输入值，小于 0 时输出 0。这种特性让它在训练过程中能有效避免梯度消失，所以现在用得非常广泛。

二、深度学习算法与模型训练

（一）反向传播算法

反向传播算法是深度学习模型训练的关键。简单来说，它是一种计算梯度的方法。在模型训练时，我们会定义一个损失函数，用来衡量模型预测结果和真实结果的差距。反向传播算法就是从损失函数出发，通过链式法则，将损失值从输出层反向传播到输入层，计算出每个参数的梯度，然后根据梯度来更新参数，使得损失函数的值不断减小。

（二）优化器

优化器的作用就是根据反向传播算出的梯度来更新模型参数。常见的优化器有随机梯度下降（SGD），它每次只使用一个样本计算梯度并更新参数，速度快但可能不太稳定。带动量的 SGD 则在更新参数时考虑了之前梯度的方向，就像跑步时带上了惯性，能更稳定地朝着最优解前进。

Adam 优化器结合了动量和自适应学习率的优点，在不同场景下表现都比较好，所以也被广泛应用。它能自动调整每个参数的学习率，让训练过程更加高效。

三、新兴技术与应用场景

（一）生成对抗网络（GAN）

GAN 由生成器和判别器组成，这俩就像一对冤家。生成器努力生成假的数据，比如生成逼真的图片，而判别器则要努力分辨数据是真是假。在这个对抗过程中，双方不断提升能力，最后生成器就能生成非常逼真的数据。现在 GAN 在图像生成、数据增强等方面都有很多应用，像一些艺术创作、虚拟人物生成等场景都能看到它的身影。

（二）Transformer 架构

Transformer 架构在自然语言处理领域掀起了一场革命，它以自注意力机制为核心。自注意力机制可以让模型在处理序列数据时，动态地关注序列中不同位置的信息，而不像传统的循环神经网络（RNN）那样依次处理数据。这使得 Transformer 能够并行计算，大大提升了处理效率，还能更好地捕捉长序列数据中的依赖关系。基于 Transformer 的模型，像 BERT、GPT 等，在各种自然语言处理任务上都取得了非常好的效果。

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