小鹏汽车2019春招NLP算法面试题

时长:120分钟 总分:100分

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题型介绍
题型 单选题 多选题
数量 12 8
1.
下面哪些算法模型可以用来完成命名实体的任务（）
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2.
下面哪些技术跟中文分词有关（）
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3.
下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题（）
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4.
以下几种优化算法中，哪一种最快（）
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5.
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题（）
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6.
下列方法中，解决欠拟合的方法有哪些（）
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7.
关于Word2vec，下列哪些说法是正确的（）
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8.
下列指标中，有哪些指标可用于模型评估（）
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9.
决策树有哪些常用的启发函数（）
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10.
LSTM的遗忘门使用的是什么激活函数（）
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11.
从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而...
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从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。（）


12.
逻辑回归是一个回归模型。（）
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13.
决策树通过预剪枝和后剪枝提升模型的泛化能力。（）
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14.
K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇，并给出每个数据对应的簇中...
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K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。（）


15.
知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式。（）
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16.
平方损失函数适合二分类或多分类的场景，而交叉熵损失则更适合输出为连续的场景。（）
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17.
神经网络训练时可以将全部参数初始化为0。（）
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18.
Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相...
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Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。（）


19.
卷积操作的本质特性包括稀疏交互和参数共享。（）
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20.
Seq2Seq模型在解码时可以使用贪心法或Beam Search方法。（）
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