大模型面试 - 多层感知机（MLP）

本合集包含60篇大模型面试文章（机器学习、深度学习、大模型各20篇），共计299微信豆，谢谢您的订阅。

适合人群：

1. 在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
2. 职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
3. 追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
4. 经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。

不适合人群：

1. 自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。

2. 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。

深度学习（Deep Learning） 是机器学习（Machine Learning）的一个分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。这种算法通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使得机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

神经网络又称为人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） 是一种基于人脑功能模型的计算架构，它模拟了人类大脑神经元之间传递和处理信息的方式。具体来说，神经网络由大量的节点（或称为“神经元”）相互连接而成，这些节点在网络中通过加权连接进行信息传递和处理，从而实现对复杂数据的分析和处理。

单层感知机（Single Layer Perceptron）

是神经网络中的一个基础且简单的模型，它模拟了人脑神经元的基本工作原理。单层感知机是一种最简单的神经网络，仅包含输入层和输出层，且输入层和输出层直接相连，没有隐藏层。

多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP） 是一种基本且重要的人工神经网络模型，其结构由多个神经元层组成，每一层的神经元与下一层的神经元全连接。

多层感知机是一种前馈神经网络，通常包括输入层、至少一个隐藏层和输出层。 每个层都由多个神经元组成，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，经过加权求和和激活函数处理后，输出到下一层。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network） 是一种最简单的神经网络类型，其中信息或信号从输入层向输出层单向传播，在层与层之间没有任何反馈连接。这种网络结构使得每一层的神经元只能接收来自前一层神经元的输入，并将处理后的结果传递给下一层神经元，直到最终输出层产生输出结果。

损失函数（Loss Function）或成本函数（Cost Function） 在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色。它用于评估模型的预测值与真实值之间的差异程度，从而指导模型的学习过程。

损失函数是一个量化模型预测误差的函数。 对于给定的数据集，模型会生成一系列的预测值，而损失函数则计算这些预测值与真实值之间的误差或距离。损失函数的输出是一个标量值，用于表示整个数据集上的平均误差或总误差。损失函数的值越小，通常表示模型的预测性能越好。

梯度下降（Gradient Descent，简称GD） 是一种优化算法，其核心思想是通过迭代的方式，沿着目标函数梯度的反方向更新参数，从而逐步逼近目标函数的最小值。

梯度下降是一种用于求解无约束优化问题的迭代算法 ， 它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找目标函数的最小值。在机器学习和深度学习中，梯度下降是最常用的优化算法之一，用于训练模型参数，使得模型在给定数据集上的损失函数最小化。

多层感知机通过前向传播和反向传播两个过程进行学习和推理。

• 前向传播： 输入数据从输入层开始，逐层向前传播，经过每个神经元的加权求和和激活函数处理后，最终得到输出层的预测结果。
• 反向传播： 根据预测结果与真实值之间的误差，计算损失函数的梯度，并通过反向传播算法逐层更新每个神经元的权重和偏置。这一过程旨在最小化预测值与真实值之间的误差，从而提高模型的性能。

Normalization（归一化） 在机器学习和深度学习中是一种重要的数据预处理技术。它通过将输入数据或神经网络层的激活值限制在特定的范围内（如0到1之间），来加速训练收敛，防止梯度消失或爆炸，提高模型的泛化能力和数值稳定性。

常见的归一化方法包括Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization等。

超参数是在训练机器学习或深度学习模型之前设置的参数，与模型在训练过程中通过数据学习得到的参数（如权重和偏差）不同。 超参数定义了模型的更高层次的概念，如复杂性、学习能力或正则化强度等，它们不能直接通过模型的训练过程来学习，而是需要预先设定或通过优化过程来找到最优值。

常见的超参数包括：

• 学习率：控制模型在训练过程中权重更新的步长。
• 批量大小：每次训练时使用的样本数量。
• 正则化参数：用于防止模型过拟合，控制模型的复杂度。
• 隐藏层数量和大小：在神经网络中，隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。

多层感知机