logo
创脉思
登录

深度学习

面试题库，共976道题
基础概念
神经网络卷积神经网络 (CNN)循环神经网络 (RNN)深度学习框架损失函数与优化算法数据预处理与增强迁移学习生成对抗网络 (GAN)
神经网络结构
前馈神经网络 (Feedforward Neural Network)卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)循环神经网络 (Recurrent Neural Network)长短时记忆网络 (LSTM, Long Short-Term Memory)自动编码器 (Autoencoder)生成对抗网络 (GAN, Generative Adversarial Network)强化学习 (Reinforcement Learning)
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
CNN基本概念与原理卷积层与池化层神经网络架构与层次结构卷积神经网络的应用领域激活函数与损失函数
循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)
RNN基本概念和原理RNN应用和案例分析长短时记忆网络 (LSTM)
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种用于生成模型的无监督学习算法。GAN 由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，生成器用于生成样本，判别器用于区分生成的样本和真实样本。GAN 的训练过程是一个博弈过程，生成器和判别器相互竞争，不断优化。GAN 可用于图像生成、视频生成、文本生成等领域，在艺术、设计和娱乐行业有广泛应用。
强化学习(Reinforcement Learning)
深度学习基础强化学习基础神经网络深度强化学习算法值函数近似策略梯度方法深度 Q 网络(DQN)蒙特卡洛方法时序差分学习(TD 学习)
深度学习框架
神经网络卷积神经网络 (CNN)循环神经网络 (RNN)长短期记忆网络 (LSTM)自动编码器 (Autoencoder)深度学习框架 (TensorFlow, PyTorch, Keras)反向传播算法 (Backpropagation)优化算法 (Adam, SGD, RMSprop)正则化方法 (Dropout, L1/L2 正则化)损失函数 (交叉熵损失, 均方差损失)批量归一化 (Batch Normalization)迁移学习 (Transfer Learning)图神经网络 (Graph Neural Network)生成对抗网络 (GAN)
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)
神经网络（Neural Networks）循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）注意力机制（Attention Mechanism）词嵌入（Word Embeddings）文本分类（Text Classification）命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）情感分析（Sentiment Analysis）文本生成（Text Generation）
计算机视觉(Computer Vision)
卷积神经网络（CNN）图像分类与识别目标检测与定位图像分割语义分割与实例分割卷积神经网络的迁移学习深度学习在医学影像诊断中的应用深度学习中的数据增强技术生成对抗网络（GAN）
迁移学习(Transfer Learning)
深度学习基础理论卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)深度学习模型训练与优化迁移学习概念与应用预训练模型与微调域自适应(Domain Adaptation)
序列建模(Sequence Modeling)
循环神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM)门控循环单元(GRU)序列到序列模型(Seq2Seq)注意力机制(Attention Mechanism)Transformer 模型BERT 模型GPT 模型
自监督学习(Unsupervised Learning)
自编码器 (Autoencoder)生成对抗网络 (GAN)降维 (Dimensionality Reduction)
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)
神经网络基础深度学习原理卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)强化学习原理值函数与策略函数马尔科夫决策过程(MDP)Q-Learning深度 Q 网络(DQN)策略梯度方法
自动编码器(Autoencoders)
深度学习基础概念和原理自动编码器(Autoencoders)的结构和原理深度学习中的编码器与解码器自编码器的训练和优化方法自动编码器在特征提取和数据压缩中的应用
目标检测(Object Detection)
卷积神经网络(CNN)
滨湖区创脉思软件工作室 ⓒ Copyright 2024
苏ICP备2023020970号-2
微信客服