神經網絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？是怎樣的？反向傳播算法是一個深入的神經網絡學習過程，最終誤差值根據梯度和誤差傳播原理返回到數據輸入方向，用來修改每層神經元的權值或卷積核參數，以達到減小正誤差

神經網絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個深入的神經網絡學習過程，最終誤差值根據梯度和誤差傳播原理返回到數據輸入方向，用來修改每層神經元的權值或卷積核參數，以達到減小正誤差的目的，當經過一輪反向傳播后，正誤差很小，達到可接受的水平時，神經網絡才穩(wěn)定訓練。

深度學習是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們融入原有的認知結構，將許多想法聯(lián)系起來，并將現有的知識轉移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。

機器學習算法工程師面試需要做那些準備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機器學習算法，如SVM、gbdt、KNN等，應該了解其原理，能夠在壓力下快速響應。算法的優(yōu)缺點和適應場景應該基本清楚

3基本的算法數據結構應該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)返回等

想起來不難有毅力，想起來難但不堅持！