网易2018校招深度学习算法工程师笔试卷
时长:120分钟 总分:100分
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题型介绍
| 题型 | 填空题 | 简答题 |
|---|---|---|
| 数量 | 3 | 3 |
1.
操作序列
小易有一个长度为n的整数序列,a_1,...,a_n。然后考虑在一个空序列b上进行n次以下操作:
1、将a_i放入b序列的末尾
2、逆置b序列
小易需要你计算输出操作n次之后的b序列。
1、将a_i放入b序列的末尾
2、逆置b序列
小易需要你计算输出操作n次之后的b序列。
2.
堆棋子
小易将n个棋子摆放在一张无限大的棋盘上。第i个棋子放在第x[i]行y[i]列。同一个格子允许放置多个棋子。每一次操作小易可以把一个棋子拿起并将其移动到原格子的上、下、左、右的任意一个格子中。小易想知道要让棋盘上出现有一个格子中至少有i(1 ≤ i ≤ n)个棋子所需要的最少操作次数.
3.
疯狂队列
小易老师是非常严厉的,它会要求所有学生在进入教室前都排成一列,并且他要求学生按照身高不递减的顺序排列。有一次,n个学生在列队的时候,小易老师正好去卫生间了。学生们终于有机会反击了,于是学生们决定来一次疯狂的队列,他们定义一个队列的疯狂值为每对相邻排列学生身高差的绝对值总和。由于按照身高顺序排列的队列的疯狂值是最小的,他们当然决定按照疯狂值最大的顺序来进行列队。现在给出n个学生的身高,请计算出这些学生列队的最大可能的疯狂值。小易老师回来一定会气得半死。
4.
强化学习中，model-based与model-free的区别在哪？val...
强化学习中，model-based与model-free的区别在哪？value-based和policy-gradient的区别是什么？
5.
深度学习发展过程中，已衍生出较多的训练优化算法，且在实际应用中发挥越来越重...
深度学习发展过程中，已衍生出较多的训练优化算法，且在实际应用中发挥越来越重要的作用。请根据你的经验，回答下面这些问题。
1）训练优化算法的目的是什么？
2）SGD的原理和不足有哪些？
3）在SGD基础上，已逐渐优化出Momentum、AdaGrad、AdaDelta、Adam等算法，请简述这4种算法的原理及其改良出发点。
4）请根据你的理解阐述上述几种算法分别适应哪些问题类型的优化，或根据你的实际经验阐述应用了何种优化算法取得了较好效果及其原因分析
6.
常用的深度学习计算框架都需要支持分布式计算，一般采用parameter s...
常用的深度学习计算框架都需要支持分布式计算，一般采用parameter server架构实现多机数据并行，请尝试设计一个高性能的分布式parameter server架构？
1）在数据并行训练系统中，parameter server主要作用是什么？ 除深度学习领域外，它能否用于加速传统机器学习分布式训练效率？
2）对于有N个并行计算的worker节点（worker节点定义为进行神经网络forward和backward的完整执行单元），你会如何设计paramter server架构，有哪些因素会影响到parameter server的对整体分布式训练效率？
3）什么是Amdahl's law？ 基于分布式parameter server架构的多机并行神经网络训练框架中，如何利用amdahl's law指导多机并行加速效率的优化？
4）spin lock和pthread mutex lock有什么区别？ 假定一个parameter server主要完成对神经网络parameter weight的向量求和操作。如果同时有100个worker向parameter server推送weight数据，即同时需要在parameter server上实现100组weight向量的向量求和操作，给定56个Cpu物理核来完成求和操作，请设计一个并行计算逻辑最大程度提高整个求和操作的效率，请用伪代码描述。
5）计算机架构中，哪些设计中使用了pipeline技术？它的作用是啥？ 你设计的parameter server架构中，你觉得有些地方可以用pipeline技术来优化效率，具体如何实现pipeline？
