前向传播和反向传播 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
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。算法的优点和缺点，基本上应该适应场景！3、基本算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等等！首先，这要看基础，如数学、软件、算法、架构、心理学、自动化等，脑科学，统计学等等。
其次，要看你想解决哪些问题，比如视觉识别、自动驾驶、天气预报、语音语义学、定量金融、图像处理、金融分析等，每个领域的要求都不一样。例如，那些做医学碰撞诊断的人需要学习一些影像学知识。
需要找一位有学问的专业老师，如果自学，就必须进入专业交流圈。
人工智能该如何学起？
Relu是神经网络中的激活函数。
在神经网络从输入到输出的正向传播中，激活函数是不可避免的。因此，在反向传播调整过程中，还需要根据链导数规则调整relu的偏差或梯度。
在神经网络中，每两层神经元的权重根据梯度进行调整。梯度调整的幅度和方向取决于激活函数后前一层神经元的输入值a和激活函数前后一层神经元输出值的偏差。relu的逆导数是神经元输出的偏差（在进入激活函数之前）。relu的偏差请参考我的文章《BP反向传播算法的思考与直观理解——卷积小白的随机世界》
例如，当L1层的偏差为m时，则relu后的L层的偏差为m*Wij。如果此时，relu之前的l层的输出为Zi。如果Zi小于0。那么，L层神经元通过relu前的偏差为0；如果Zi大于0。那么，relu之前的L层的偏差是m*Wij。
神经网络relu怎么反向求导？
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。
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