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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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
两个小时....牛
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发布于 2017-08-07 22:03
现场面的？
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发布于 2017-08-09 11:21
楼主报的什么部门？IDL吗
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发布于 2017-08-09 08:47
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
什么部门？
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发布于 2017-08-07 22:42
这是什么岗
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发布于 2017-08-07 22:10

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