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深度学习(二)---算法岗面试题

● 神经网络为什么用交叉熵参考回答:通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点,而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层。一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以

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深度学习---算法岗面试题

● 深度学习了解多少,有看过底层代码吗?caffe,tf?● 除了GMM-HMM,你了解深度学习在语音识别中的应用吗?参考回答:讲了我用的过DNN-HMM,以及与GMM-HMM的联系与区别;然后RNN+CTC,这里我只是了解,大概讲了一下CTC损失的原理;然后提了一下CNN+LSTM。● 用过哪些移动端深度学习框架?参考回答:开源的有:小米的MACE,骁龙的SNPE,腾讯的FeatherCNN和n

#算法
预测房价--基于python的线性回归模型

线性回归-机器学习(预测房价)影响房价最大的因素就是房屋的面积和地段,本文章中针对房屋的面积作为主要影响因素,分析房屋面积对房价的影响1.

#机器学习#python
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