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AI大厂笔试真题
01
介绍
用Python解锁深度学习底层逻辑! 从零实现SGDM优化器、KL散度计算到自注意力层。
覆盖90%算法岗高频考点,助你轻松应对模型调优与架构设计类笔试题!
02
深度学习
深度学习
DL1
Sigmoid 激活函数实现
简单
73.23%
DL2
softmax激活函数实现
简单
64.69%
DL3
单神经元
简单
58.15%
DL4
Log Softmax函数的实现
简单
74.44%
DL5
实现ReLU激活函数
简单
91.67%
DL6
Leaky ReLU 激活函数
简单
92.96%
DL7
两个正态分布之间的KL散度
简单
78.37%
DL8
生成对抗网络(GAN)生成器
简单
68.15%
DL9
生成式对抗网络(GAN)判别器
简单
85.33%
DL10
生成对抗网络(GAN)
简单
90.48%
DL11
具有反向传播的单神经元
中等
44.02%
DL12
实现基本自动微分操作
中等
57.02%
DL13
简单二维卷积
中等
83.90%
DL14
实现Adam优化算法
中等
81.42%
DL15
实现自注意力机制
中等
50.41%
DL16
实现一个简单的循环神经网络
中等
64.06%
DL17
实现长短期记忆(LSTM)网络
中等
28.09%
DL18
Adam优化器
中等
50.00%
DL19
SGDM(带动量的随机梯度下降)
中等
85.53%
DL20
RMSProp(Root Mean Square Propagation)
中等
82.86%
DL21
实现自定义Dense层
较难
64.38%
DL22
实现一个简单的基于时间反向传播(BPTT)的循环神经网络(RNN)
较难
78.79%
DL23
位置编码计算器
较难
54.17%
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