淘天阿里妈妈算法工程师机器学习面试题9道|含解析

1、描述下Transformer的结构

Transformer是一种深度学习模型架构，特别适用于序列到序列的任务，如机器翻译。其主要结构包括以下几个部分：

• 编码器（Encoder）： 由多个相同的层组成，每个层包含两个子层，即多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。
• 解码器（Decoder）： 同样由多个相同的层组成，每个层包含三个子层，分别是多头自注意力机制、多头注意力机制（用于处理编码器输出的信息）和前馈神经网络。
• 嵌入层（Embedding）： 将输入序列的词嵌入到连续的向量空间中。
• 位置编码（Positional Encoding）： 为输入序列的每个位置添加一个表示其位置的向量，以保留序列的顺序信息。
• Layer Normalization和残差连接： 在每个子层的输出上应用Layer Normalization，并使用残差连接将输入添加到子层的输出。

2、为什么Transformer可以处理多种模态，它是怎么处理的

Transformer之所以能够处理多种模态的数据，是因为其核心操作——自注意力机制（Attention Mechanism）是通用的，不依赖于数据的特定结构。自注意力机制能够在输入序列中动态地关注不同位置的信息，从而适应不同模态的输入。

对于多模态数据，例如图像和文本，可以通过将每个模态的数据分别表示为输入序列，然后将这些序列送入Transformer模型。这样，模型可以通过自注意力机制在不同模态之间建立关联，捕捉模态间的复杂关系。

3、BN的作用和好处

• 作用： BN主要用于加速神经网络的训练过程。它在每个批次的数据上进行标准化，即将输入数据减去均值并除以标准差，然后通过缩放和平移进行线性变换。这有助于维持每个神经元激活的分布稳定，防止梯度消失或爆炸问题。
• 好处：

  加速训练： BN有助于减小训练过程中的内部协变量转移（Internal Covariate Shift），从而提高网络训练的稳定性和速度。

  降低对初始参数的敏感性： BN使网络对初始权重的选择不那么敏感，减少了需要进行精细调整的依赖。

  正则化效果： BN在一定程度上具有正则化效果，可以减轻过拟合问题。

4、Dropout的好处

Dropout通过随机地将一部分神经元的输出置零，强制模型去学习更健壮和泛化的特征，从而降低过拟合风险。

5、梯度消失的原因

梯度消失是指在深度神经网络中，梯度逐渐变得极小，导致底层网络参数几乎无法更新。主要原因包括：

• 链式法则： 在链式法则中，每个乘法项都会缩小梯度，多层网络中这些项的连续相乘导致梯度指数级地减小。
• 激活函数的选择： 一些传统的激活函数，如sigmoid和tanh，具有饱和区域，梯度在这些区域非常小，使得反向传播时梯度减小。
• 深度网络结构： 随着网络深度增加，梯度经过多次连续的权重矩阵相乘，导致梯度逐渐衰减。

6、Resnet为什么能减缓梯度消失的原因

ResNet采用了残差连接（Residual Connection），通过将输入直接添加到网络层的输出，形成了一个“跳跃连接”。这种结构有助于缓解梯度消失问题的原因有：

• 梯度直达： 在反向传播中，由于有了跳跃连接，梯度能够直接通过残差块传播到较早的层，减轻了梯度逐层衰减的问题。
• 易于学习恒等映射： 残差连接使得网络可以更容易地学习恒等映射，即将输入直接映射到输出，这有助于减轻梯度消失问题。

7、在nums寻找最小的连续子数组使得它们的和大于所给的targets

使用前缀和+二分的方法，具体代码如下：

def search(s, k, n, t): if t > s[n]: return -1 l, r = k, n res = n while l < r: mid = (l + r) >> 1 if s[mid] >= t: res = mid r = mid - 1 else: l = mid + 1 return resdef func(targets, nums): if targets > sum(nums): return 0 n = len(nums) s = [0] * (n + 1) for i in range(1, n+1): s[i] = s[i - 1] + nums[i-1] res = n for i in range(1, n+1): t = targets + s[i - 1] d = search(s, i, n, t) if d > i and d - i + 1 < res: res = d - i + 1 return restarget = 7nums = [2,3,1,2,4,3]print(func(target, nums))8、求一个数的N次幂

代码如下：

def pow(k, n): if k == 0 and n == 0: return None flag = 1 if n < 0: flag = 0 res = 1 while n > 0: if (n & 1) == 1: res = res * k k *= k n >>= 1 if flag == 1: return res return 1.0 / res9、全排列

输入为两个整数n和m，输出从1到n中选取m个数的所有组合，代码如下：