反向传播与梯度下降的区别 神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？
神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？
反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用来修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小，达到可接受的水平时，神经网络才稳定训练。
深度学习是什么意思？
近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式。
目前，对深度学习的概念有很多答案，很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。
李嘉厚教授认为，深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实，将它们融入原有的认知结构，将许多想法联系起来，并将现有的知识转移到新的情境中，从而做出决策和解决问题。
郭华教授认为，深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程，学生围绕挑战性的学习主题，全心投入，体验成功，获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二，体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的
2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应该基本清楚
3基本的算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等
想起来不难有毅力，想起来难但不坚持！
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