字节跳动自然语言处理面经-成功

上个面经有老哥表示没什么干货,这次记录了大部分的问题
1面
经历
word2vec如何训练,hierarhical softmax和negative sampling(后面的没印象了)
千万向量中找到和单个向量相似的那个
sentence embedding
文章embedding
tf-idf原理
比赛中用到的模型
rnn梯度弥散和爆炸的原因,lstm为什么不会这样
cnn在文本中的用法,pooling的作用,有哪些pooling
dropout的作用
算法题:两个有序数组求交集
这里先写了自己觉得不错的解法,然后他提出自己觉得不错的解法,理解之后过

2面
emsemble原理,boosting两种方法,bagging,stacking
深层网络容易过拟合还是浅层网络容易过拟合
l1范数和l2范数的区别,作用。为什么bias不正则
lstm公式
只管ac的算法题
和为s的所有连续正数序列

3面(答得不好)
介绍项目
transformer结构
self-attention原理公式--为什么有效,答不好,忘记了
gbdt原理,给出了一个比较狭义的解释,但他要比较general的解释,答不好

三面表现比较糟糕,目前是 30天内给通知 这个短信,等结果-,-

#字节跳动##面经##内推##春招##算法工程师#
全部评论
千万向量中找到和单个向量相似的那个,求问这个问题怎么答啊。。。是从海量数据的方向吗?
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发布于 2019-03-30 21:53
请问楼主是自学的还是报了学习的课程?
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发布于 2019-04-08 23:08
不对bias正则是因为bias参数少,对系统影响不大吗?
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发布于 2019-04-05 20:13
感觉问的都能答对。可惜不给我面试机会,难受。 所以lz能不能在介绍一下背景
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发布于 2019-04-05 15:04
请问关于pooling问的是最大和平均池化吗?😔
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发布于 2019-04-04 09:06
感觉我们俩面试的问题好像啊...我第三面全程在聊transfomer和attention.... 第二面的时候也是word2vec,sentence embedding 还有pooling
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发布于 2019-03-31 18:01
请问面的是nlp的春招么还是实习?
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发布于 2019-03-30 22:07

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