百度提前批一面

一共面了两个小时,感觉不好,主要问题有,项目简介,cnn lstm 神经网络深度选择,两个字符串怎么比较相似度,搜索关键词怎么比较相似度,然后写了几个代码,感觉gg了
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两个小时....牛
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发布于 2017-08-07 22:03
CNN适合于图像,lstm长短时记忆适用于文本翻译等工作。字符串相似度有编辑距离、simhash这些,搜索关键词用编辑距离。大概这样对吗?
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发布于 2017-08-07 22:36
这是什么岗
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发布于 2017-08-07 22:10
什么部门?
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发布于 2017-08-07 22:42
CNN代替了传统手工特征,利用训练集提取特征,主要应用于图像,提取局部空间特征,当然3纬的cnn也能提取序列信息。lstm主要用于序列建模,具有长时记忆,能记住更久的信息。传统cnn获得精度主要通过增加深度,不短的堆叠相同结构,但是有时候会出现衰退现象,通常会考虑增加残差,如resnet,过得精度也可增加网络的宽度如inception family网络,如果在移动端做学习,最好用depthwise conv和group conv。所以深度选择看具体的应用平台是啥。两个字符串可以用word2vector映射到特征空间求cosin,关键词相似度简单考虑可以用bow做representation,tf_idf做特征,算cosin.愚见
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发布于 2017-08-07 23:04
楼主报的什么部门?IDL吗
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发布于 2017-08-09 08:47
现场面的?
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发布于 2017-08-09 11:21

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