『壹』 計算機工程與科學是什麼期刊
計算機工程與科學是什麼期刊
計算機工程與科學期刊級別為核心期刊，出刊周期為月刊，期刊創辦於1973年。計算機工程與科學是國防科技大學主管、國防科技大學計算機學院主辦的學術性期刊。
計算機工程與科學主要欄目設有：演算法研究、圖形與圖象、計算機網路、神經網路、模擬技術研究、人工智慧、研究與實現、試題選載與博士論文摘要。
計算機工程與科學已被國家圖書館館藏、北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)、CSCD 中國科學引文資料庫來源期刊(含擴展版)、維普收錄(中)、萬方收錄(中)、知網收錄(中)、上海圖書館館藏、統計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)收錄。
計算機工程與科學獲得榮譽情況：全國中文核心期刊、中國科技期刊核心期刊、Caj-cd規范獲獎期刊。
『貳』 如何理解神經網路裡面的反向傳播演算法
1.普通的機器學習模型：
其實，基本上所有的基本機器學習模型都可以概括為以下的特徵：根據某個函數，將輸入計算並輸出。圖形化表示為下圖：
當我們的g(h)為sigmoid函數時候，它就是一個邏輯回歸的分類器。當g(h)是一個只能取0或1值的函數時，它就是一個感知機。那麼問題來了，這一類模型有明顯缺陷：當模型線性不可分的時候，或者所選取得特徵不完備（或者不夠准確）的時候，上述分類器效果並不是特別喜人。如下例：
我們可以很輕易的用一個感知機模型（感知器演算法）來實現一個邏輯與（and），邏輯或（or）和邏輯或取反的感知器模型，（感知器模型演算法鏈接），因為上述三種模型是線性可分的。但是，如果我們用感知器模型取實現一個邏輯非異或（相同為1，不同為0），我們的訓練模型的所有輸出都會是錯誤的，該模型線性不可分！
2.神經網路引入：
我們可以構造以下模型：
（其中，A代表邏輯與，B代表邏輯或取反，C代表邏輯或）
上述模型就是一個簡單的神經網路，我們通過構造了三個感知器，並將兩個感知器的輸出作為了另一個感知其的輸入，實現了我們想要的邏輯非異或模型，解決了上述的線性不可分問題。那麼問題是怎麼解決的呢？其實神經網路的實質就是每一層隱藏層（除輸入和輸出的節點，後面介紹）的生成，都生成了新的特徵，新的特徵在此生成新的特徵，知道最新的特徵能很好的表示該模型為止。這樣就解決了線性不可分或特徵選取不足或不精確等問題的產生。（以前曾介紹過線性不可分的實質就是特徵不夠）
神經網路的模型結構如下：
（藍色，紅色，黃色分別代表輸入層，影藏層，輸出層）
在此我們介紹的神經網路中的每一個訓練模型用的都是邏輯回歸模型即g(h)是sigmoid函數。
我們可以將神經網路表示如下：
3.神經網路的預測結果（hypothesis函數）的計算和CostFunction的計算
預測結果的計算其實與普通的邏輯回歸計算沒有多大區別。只是有時候需要將某幾個邏輯回歸的輸出作為其他邏輯回歸模型的輸入罷了，比如上例的輸出結果為：
那麼CostFunction的計算又和邏輯回歸的CostFunction計算有什麼區別呢？
邏輯回歸的CostFunction如下：
上述式子的本質是將預測結果和實際標注的誤差用某一種函數估算，但是我們的神經網路模型有時候輸出不止一個，所以，神經網路的誤差估算需要將輸出層所有的CostFunction相加：
k：代表第幾個輸出。
補充：神經網路可以解決幾分類問題？
理論上，當輸出單元只有一個時，可以解決2分類問題，當輸出單元為2時可以解決4分類問題，以此類推...
實質上，我們三個輸出單元時，可以解決三分類問題（[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]）,為什麼如此設計？暫時留白，以後解決
ps：面試題：一個output機器，15%可能輸出1，85%輸出0，構造一個新的機器，使0,1輸出可能性相同？ 答：讓output兩次輸出01代表0，10代表1，其餘丟棄
4.神經網路的訓練
這兒也同於logistic回歸，所謂的訓練也就是調整w的權值，讓我們再一次把神經網路的CostFunction寫出來！
W代表所有層的特徵權值，Wij(l)代表第l層的第i個元素與第j個特徵的特徵權值
m代表樣本個數，k代表輸出單元個數
hw(x(i))k代表第i個樣本在輸出層的第k個樣本的輸出 y(i)k代表第i個樣本的第k個輸出
然後同於logistic回歸，將所有的W更新即可。難處在於此處的偏導數怎麼求？首先得說說鏈式求導法則：
所以我們可以有：
接下來的問題就是有theta了，當我們要求的錯誤變化率是最後一層（最後一層既是輸出層的前一層）且只看一個輸出神經元時則：
多個相加即可
那麼中間層次的神經元變化率如何求得呢？我們需要研究l層和了+1層之間的關系，如下圖：
第l層的第i個Z與第l層的第i個a的關系就是取了一個sigmod函數，然而第l層的第i個a與和其對應的w相乘後在加上其他的節點與其權值的乘積構成了第l+1層的Z，好拗口，好難理解啊，看下式：
大體也就是這么個情況，具體的步驟為：
1.利用前向傳播演算法，計算出每個神經元的輸出
2.對於輸出層的每一個輸出，計算出其所對應的誤差
3.計算出每個神經元的錯誤變化率即：
4.計算CostFunction的微分，即：
『叄』 干貨 | 一文搞定 AI 面試！TOP 50 問題+答案請查收
准備 AI 面試需要扎實的基礎和對高級技術的了解。本指南整理了涵蓋人工智慧各方面的 50 個面試問題，適合求職者、學生或對 AI 感興趣的人復習知識，以在面試中取得好成績。
以下是前 50 個 AI 面試問題，幫助你做好准備：
什麼是人工智慧？
答：人工智慧是指在機器中模擬人類智能，使它們能夠執行通常需要人類智能的任務，如解決問題、學習和決策。
數據預處理在 AI 中的重要性是什麼？
答：數據預處理是確保 AI 演算法適用性和提高模型准確性的關鍵步驟。它包括清理、轉換和組織數據，消除雜訊、處理缺失值、標准化數據和降低維度。
激活函數在神經網路中的作用是什麼？
答：激活函數通過引入非線性使神經網路能夠對復雜的關系進行建模，幫助神經元在輸入的加權總和基礎上確定輸出。
監督學習、無監督學習和強化學習的區別是什麼？
答：監督學習使用標記示例訓練模型；無監督學習在未標記數據中尋找模式；強化學習通過獎勵和懲罰訓練智能體做出決策。
維度的詛咒是什麼？
答：維度的詛咒指處理高維數據時遇到的挑戰，數據變得稀疏，距離變得不相關，影響模型准確性和效率。
在 AI 中有哪些不同的搜索演算法？
答：AI 中使用了深度優先搜索、廣度優先搜索、統一成本搜索、A* 搜索、啟發式搜索和遺傳演算法等。
解釋遺傳演算法的概念。
答：遺傳演算法模仿自然選擇和進化過程，通過迭代應用選擇、交叉和突變等運算符，改進解決方案。
討論 AI 的挑戰和局限性。
答：AI 面臨復雜模型缺乏可解釋性、倫理問題、對偏見和隱私的關注以及對類人智能的理解不足。
神經網路有哪些不同類型？
答：不同類型包括前饋神經網路、遞歸神經網路（RNN）、卷積神經網路（CNN）和自組織映射（SOM）。
什麼是遷移學習？它在 AI 中有什麼用？
答：遷移學習是從一個任務或領域學到的知識應用於不同但相關的任務，減少訓練數據和計算需求，提高模型性能。
遞歸神經網路（RNN）的概念是什麼？
答：RNN 是處理順序數據的神經網路，利用反饋連接，保留和利用來自先前輸入的信息。
卷積神經網路（CNN）是什麼？
答：CNN 用於處理類似網格的數據，如圖像或視頻，自動從輸入中學習相關特徵。
解釋自然語言處理（NLP）的概念。
答：NLP 是研究計算機與人類語言交互的 AI 領域，涉及文本理解、生成和分析。
強化學習是如何工作的？
答：強化學習通過智能體與環境交互，根據行為的獎勵或懲罰進行學習，目標是最大化累積獎勵。
深度學習和機器學習的區別是什麼？
答：深度學習是機器學習的一個子領域，利用多層神經網路自動學習復雜數據的表示。
AI 在機器人和自動化中的作用是什麼？
答：AI 提升了機器感知、推理和行動能力，推動了工業自動化、自動駕駛、無人機和智能家居設備的進步。
解釋計算機視覺的概念。
答：計算機視覺是使機器解釋和理解視覺數據（如圖像和視頻）的 AI 分支。
人工智慧開發和部署的道德考慮是什麼？
答：考慮偏見、隱私、透明度、問責制和對就業的影響，確保 AI 的道德和負責任開發。
如何設計一個 AI 系統來預測電信公司客戶流失？
答：收集歷史客戶數據，預處理和特徵工程，選擇監督學習技術訓練模型，評估和部署。
說明如何使用 AI 優化供應鏈管理。
答：整合和分析供應鏈數據，使用 AI 技術預測需求、優化庫存和路線，提高效率和客戶滿意度。
設計一個 AI 系統來識別和分類圖像中的對象。
答：使用卷積神經網路，收集數據，預處理，訓練模型，評估性能。
如何開發用於自動駕駛的 AI 系統？
答：收集感測器數據，預處理和融合，使用深度學習技術進行感知、決策和控制，持續測試和改進。
描述 AI 在自然語言理解方面的挑戰和解決方案。
答：挑戰包括語言歧義、上下文理解和用戶意圖理解，使用深度學習模型，結合特定領域知識和互動式對話系統。
如何使用 AI 向客戶推薦個性化產品？
答：分析客戶數據，構建推薦引擎，學習模式，提供個性化建議。
解釋使用 AI 來診斷醫學圖像中疾病的過程。
答：使用深度學習演算法，訓練卷積神經網路，分析醫學圖像，提供診斷。
如何應用 AI 增強企業網路安全？
答：利用異常檢測、行為分析和威脅情報，訓練 AI 模型，實時監控和響應威脅。
什麼是生成式 AI？它與判別式 AI 有何不同？
答：生成式 AI 生成新數據，判別式 AI 分類數據；生成式 AI 學習數據分布，判別式 AI 學習類別界限。
解釋生成對抗網路（GAN）的概念。
答：GAN 框架涉及生成器和判別器網路，生成器生成新樣本，判別器區分真實數據和生成數據。
描述生成式 AI 的挑戰和局限性。
答：包括模式崩潰、輸出多樣性不足和對大量訓練數據的需求，以及難以控制輸出和訓練數據中的偏差。
生成式 AI 在倫理方面存在哪些問題？
答：涉及深度偽造、侵犯隱私、欺騙和道德責任問題。
強化學習如何應用於生成式 AI？
答：強化學習技術通過獎勵和懲罰指導生成式 AI 模型學習生成高質量和多樣化的樣本。
生成式 AI 在自然語言生成中的作用是什麼？
答：生成類似人類的文本、對話和敘述，用於聊天機器人、虛擬助手和內容生成。
如何利用生成式 AI 進行機器學習的數據增強？
答：生成擴展訓練數據集的合成樣本來增加數據多樣性，提高模型泛化能力和魯棒性。
解釋生成式 AI 中變分自動編碼器（VAE）的概念。
答：VAE 是一種生成模型，編碼器將輸入映射到潛在空間，解碼器從中重建輸入，用於生成新樣本。
合並重疊的間隔列表。
檢查括弧字元串是否平衡。
找到不重復字元的最長子字元串的長度。
編寫二進制搜索函數，查找排序列表中的目標元素。
找到從 1 到 N（含）的數字列表中缺失的數字。
准備 AI 面試時，請確保理解這些概念和技能，並關注 AI 的最新趨勢。祝你面試成功！